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高分辨率虚拟试衣数据集,涵盖53792件服装和107584张图像

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。

Outfit-Anyone-in-the-Wild - 革新街拍虚拟试衣技术 兼顾面部特征与服装细节
AI技术GithubOutfitAnyone人体建模开源项目虚拟试衣街拍照片
Outfit-Anyone-in-the-Wild是一种突破性的虚拟试衣技术,专为街拍照片设计。该方法通过人体参数化建模、姿态变形和细节修复网络,在保持用户面部特征的同时,精确还原服装细节。实验表明,这种技术在图像和谐性、服装细节一致性和面部特征保留方面都达到了新的高度,显著优于现有方法。
fashion-mnist - 是 Zalando 文章图像的数据集,由 60,000 个样本的训练集和 10,000 个样本的测试集组成
Fashion-MNISTGithubZalando开源项目数据集机器学习神经网络
Fashion-MNIST数据集,由Zalando的服装图片构成,包含60,000个训练样本与10,000个测试样本。此数据集设计为替代传统的MNIST,提供与10类标签关联的28x28灰度图像,为全球AI及数据科学领域的研究者带来全新挑战,促进技术的发展。
sewformer - 从单一图像重建服装缝纫模式的创新方法
GithubSIGGRAPH AsiaSewformer单图像重建开源项目服装缝纫模式重建深度学习
Sewformer项目开发了一种从单张图像重建服装缝纫模式的方法。通过深度学习技术,实现2D服装图像到3D缝纫模式的转换。这一技术为服装设计、制造、虚拟试衣和个性化定制带来新的可能。项目开源了代码、预训练模型和数据集,方便研究者进行进一步探索和应用。
fashion-clip - 专为时尚领域优化的对比语言视觉学习模型
CLIPFashionCLIPGithubHugging Face开源项目时尚行业模型
FashionCLIP是一个为时尚行业优化的CLIP模型,用于提升商品检索、分类和时尚分析的表现。通过超过70万对图像和文本数据进行微调,FashionCLIP在零样本场景下表现出色。更新版FashionCLIP 2.0采用更多训练数据,显著提高了FMNIST、KAGL和DEEP数据集的性能。项目提供开源代码和模型权重,可在Hugging Face上获取,并支持多种API和教程便于上手。
HumanArt - 多场景人体数据集助力计算机视觉研究
GithubHuman-Art人体姿态估计人工智能开源项目数据集计算机视觉
Human-Art数据集包含50,000张来自20个场景的图像,涵盖自然和人工环境中的2D和3D人体表现。该数据集提供人体边界框、21个2D关键点、自接触关键点和描述文本等标注,旨在推进多场景人体检测、姿态估计和3D重建等任务。Human-Art的多样性有助于提高模型在实际应用中的特征提取和人体理解能力,同时支持跨域应用和可控人体图像生成。
DWPose - 基于两阶段蒸馏的高效全身姿态估计方法
COCO数据集ControlNetDWPoseGithub两阶段蒸馏全身姿态估计开源项目
DWPose是一种采用两阶段知识蒸馏的全身姿态估计方法。该项目提供多个不同规模的模型,在COCO-WholeBody数据集上表现出色。DWPose可替代OpenPose用于ControlNet,提升图像生成质量。项目开源了模型及相关代码,支持ONNX推理,并可与Stable Diffusion WebUI集成。
DRESSX.me - AI虚拟穿搭生成器 轻松打造个性时尚
AI工具AI绘图DRESSX.me时尚生成社交媒体虚拟服装
DRESSX.me是一款AI驱动的虚拟穿搭应用,通过文字描述为用户照片生成多样化服装效果。适用于优化社交媒体形象、塑造专业在线形象、更新旧照片或探索个人风格。用户上传照片后可选择预设造型或自定义描述,快速获得AI生成的个性化穿搭效果,轻松尝试各种场合的服装搭配。该应用为用户提供了便捷、创新的虚拟试衣体验,助力打造理想的个人形象。
easyportrait - 人像分割和面部解析大规模数据集
EasyPortraitGithub人像分割人工智能开源项目数据集面部解析
EasyPortrait是一个包含40,000张高质量标注RGB图像的数据集,用于人像分割和面部解析研究。数据集提供9个类别的标注,涵盖背景、人物、皮肤、眉毛、眼睛等。它可应用于视频会议背景移除、面部美化等多个场景。数据集基于用户ID划分训练、验证和测试集,并提供多个基线模型的预训练权重,为计算机视觉研究提供了有价值的资源。
ICON - 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
3D重建CVPR 2022GithubICON人体网格开源项目深度学习
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。
Outfit Anyone AI Clothes Changer - 创新AI虚拟试衣技术revolutionizing时尚体验
AI工具AI虚拟试衣Outfit Anyone AI人工智能时尚数字时尚平台虚拟试穿技术
Outfit Anyone AI Clothes Changer运用先进的双流条件扩散模型,为各种体型提供逼真的虚拟试衣体验。平台支持多种服装风格和体型,包括修身、曲线和娇小,为用户提供个性化的虚拟试衣体验。独特的后处理优化器提升了服装细节和纹理的真实感。除传统时尚外,还支持动画角色服装设计。用户可上传图片或选择模特,轻松体验即时虚拟试衣,探索多样化的时尚选择。
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