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利用法线预测实现穿衣人体的隐含表达，从RGB图像生成高细节的3D模型，包括衣服和人体网格

ICON CVPR 2022 3D重建深度学习人体网格 Github 开源项目

ICON项目利用法线预测实现穿衣人体的隐含表达，从RGB图像生成高细节的3D模型，包括衣服和人体网格。项目支持多种基于PyTorch的模型，适合不同训练和评估需求。最新发布的ECON在此基础上进一步改进了功能。

clothes-virtual-try-on - AI驱动的虚拟试衣技术革新在线服装购物体验

Cloths Virtual Try OnGithubGradio界面在线演示开源项目更新日志虚拟试衣

本开源项目开发了一种虚拟试衣解决方案，旨在改善在线服装购物体验。项目利用图像处理和生成对抗网络(GAN)技术，将服装图像融合到用户照片中，生成逼真的试穿效果。这一技术创新有助于提高顾客购买决策的准确性，同时为服装零售商提供了新的营销工具。项目目前已在GitHub上开源，并提供了Colab演示界面，方便用户体验和开发者进行二次开发。

VITON-HD - 实现高分辨率虚拟试衣的新方法

GithubVITON-HD图像合成开源项目深度学习虚拟试衣高分辨率

VITON-HD是一个创新的虚拟试衣项目，能够生成1024x768高分辨率的虚拟试衣图像。该项目通过ALIAS归一化和生成器技术解决了高分辨率下的图像错位问题，同时保留了输入图像的细节。与现有方法相比，VITON-HD在合成图像质量方面有明显提升，为虚拟试衣技术的发展提供了新的研究方向。

multi-hmr - 单次处理实现多人全身3D人体网格重建

GithubMulti-HMR人体网格重建多人检测开源项目深度学习计算机视觉

Multi-HMR是一种高效的单次处理模型，用于多人全身人体网格重建。该模型仅需一张RGB图像输入，即可在相机空间中重建多个人的3D模型。项目在BEDLAM、EHF等多个数据集上实现了领先性能，并提供预训练模型和演示代码，可应用于图像中的多人3D重建任务。

awesome-virtual-try-on - 虚拟试衣研究的综合资源汇总

Github人工智能图像生成开源项目深度学习虚拟试衣计算机视觉

该项目整理了虚拟试衣(VTON)领域的研究资源,包括最新论文、代码、数据集和演示。内容涵盖基于提示、2D/3D图像、混搭、野外场景和多姿态引导等多个研究方向,并提供相关会议workshop信息。为虚拟试衣技术的研究人员和开发者提供全面的参考资料。

StableVITON - 基于潜在扩散模型的虚拟试穿语义对应学习

CVPR2024GithubStableVITON开源项目潜在扩散模型虚拟试衣语义对应

StableVITON是一个基于潜在扩散模型的虚拟试穿项目，专注于学习语义对应以实现高质量的虚拟试穿效果。该项目提供推理和训练代码，以及预训练模型权重，支持配对和非配对虚拟试穿，并可通过重绘选项保留未遮罩区域。StableVITON在VITON-HD数据集上训练，引入ATV损失提升模型性能。这一开源项目为虚拟试穿技术研究提供了有力工具。

dress-code - 高分辨率虚拟试衣数据集，涵盖53792件服装和107584张图像

Deep LearningDress Code DatasetGithubOpenPose图像分割开源项目虚拟试穿

Dress Code数据集提供高分辨率的虚拟试衣图像，包含来自YOOX NET-A-PORTER目录的53792件服装和107584张图像。数据集分为上身、下身和连衣裙三类，分辨率为1024x768，并附有关键点、骨架图、人类标签图和稠密姿态信息。请注意，使用此数据集需遵守相关条款，且仅对非私人公司开放。更多信息，请访问相关链接。

CatVTON - 高效轻量的虚拟试衣扩散模型

CatVTONGithub参数高效训练开源项目扩散模型简化推理虚拟试衣

CatVTON是一个高效的虚拟试衣扩散模型，采用轻量级网络结构和参数高效训练方法。该模型总参数量为899.06M，其中可训练参数仅49.57M，在1024x768分辨率下推理时显存占用不到8G。项目开源了完整代码、预训练权重，并提供在线演示。CatVTON支持ComfyUI和Gradio部署，在VITON-HD和DressCode数据集上展现出优异性能，推动了虚拟试衣技术的发展。

Fantasia3D - 文本生成高质量3D模型的方法

3D内容生成Fantasia3DGithubICCV2023几何建模外观建模开源项目

Fantasia3D专注于通过分离几何和外观，实现高质量的文本生成3D模型。采用Stable Diffusion技术和Latent-NeRF等方法，提升了几何建模和外观渲染的效果，捕捉高分辨率细节并模拟逼真材质。项目团队定期更新FAQ和指南，提供性能优化建议和解决方案。支持用户定制网格细调，兼容多种3D生成方法，实现多样化和逼真的3D模型。

Make-It-3D - 单图生成高逼真3D模型

3D重建GithubICCV 2023Make-It-3D单张图像开源项目高保真

Make-It-3D项目利用训练良好的2D扩散模型，从单个图像生成高质量3D内容。方法采用两阶段优化流程，先优化神经辐射场整合正视图和新视角的扩散先验，后将粗略模型转化为纹理点云并提升现实感。实验显示，该方法在视觉质量和重建准确性上大幅领先，并支持文本到3D创建和纹理编辑等应用。

FabricDiffusion - 从2D服装图像轻松实现3D衣物高质量纹理转移

3D服装生成AI工具FabricDiffusionSiggraph Asia 2024纹理转移高保真

FabricDiffusion提供了一种从二维服装图像到三维服装的纹理和印花转移解决方案，专注于高质量和无损转移。通过物理渲染材质实现多种光照下的真实效果，该方法利用合成数据集训练的扩散模型，有效提升纹理细节捕捉，适用于真实场景，并优于当前方法。

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