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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。

fashion-images-gender-age-vit-large-patch16-224-in21k-v3 - 基于Vision Transformer的时尚图像性别年龄识别模型
GithubHuggingfaceViT模型图像分类开源项目时尚图像分析模型模型微调计算机视觉
该模型基于Google的ViT-Large-Patch16-224-In21k在时尚图像数据集上微调,专门用于识别时尚图像中的性别和年龄。经过5轮训练后,模型在评估集上实现了99.60%的准确率,验证损失降至0.0223。这一高精度模型可为时尚行业的个性化推荐和营销分析提供数据支持。
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。
DiffCloth - 实现干摩擦接触的可微分布料模拟
DiffClothGithub优化可微分仿真布料模拟开源项目接触摩擦
DiffCloth是一个可微分布料模拟器,基于投影动力学实现干摩擦接触。该项目提供梯度信息,提高布料相关应用的效率,如系统识别、辅助穿衣轨迹优化、闭环控制、反向设计和真实到仿真转移。DiffCloth的梯度信息能显著加速这些应用的求解过程。
AnyDoor - 实现对象级图像灵活定制和编辑
AnyDoorGithub图像定制开源项目深度学习目标级处理零样本学习
AnyDoor是一种零样本对象级图像定制技术,实现灵活的图像编辑。它能将参考对象无缝插入目标图像,保持风格一致性和真实感。项目提供训练和推理代码、预训练模型及在线演示。AnyDoor适用于虚拟试穿、换脸等任务,也可作为区域到区域生成任务的基础模型。该技术为图像编辑和生成领域提供了新的可能性。
deep-high-resolution-net.pytorch - 基于PyTorch的官方实现,专门用于人体姿态估计的深度学习模型
GithubHRNet人体姿态估计关键点检测开源项目深度学习高分辨率表示
deep-high-resolution-net.pytorch 项目提供了一个基于PyTorch的官方实现,专门用于人体姿态估计的深度学习模型。项目支持多个标准数据集,验证了其可靠性与准确性,也适应于多种视觉任务如图像分类及目标检测等。
Parts2Whole - 多参考框架实现可控人像生成
GithubParts2Whole人像生成参考框架开源项目深度学习计算机视觉
Parts2Whole提出新型框架,利用多个参考图像生成定制人像。该框架包含语义感知外观编码器和多图像条件生成的共享自注意力机制,能精确选择人体部位实现高度可控生成。项目开源全套代码、模型和数据集,为人像生成研究提供完整解决方案。
Undress AI Pro - AI照片去衣技术引发隐私和伦理争议
AI伦理AI工具DeepNudeUndress AI生成对抗网络隐私保护
Undress AI Pro利用深度学习和生成对抗网络技术,从照片中移除人物衣服并生成合成裸体图像。这种AI应用引发了隐私、同意和伦理方面的争议,突显了人工智能在法律和道德层面的挑战。目前,此类技术的合法性仍存在争议,专家们正在呼吁制定法规以规范非自愿合成裸体图像的创建和传播。
DIS - 高精度二值图像分割方法,优化模型与即将发布的V2.0数据集
DIS datasetDichotomous Image SegmentationECCV 2022GithubIS-NetU2-Net开源项目
简要介绍高精度二值图像分割(DIS)任务的新进展,包括ECCV 2022接受的论文、DIS5K数据集V1.0和即将发布的V2.0版本。DIS任务应用于3D建模、图像编辑、艺术设计、静态图像动画和增强现实等领域。目前发布的为学术版本模型,用户可通过链接下载预训练权重进行推理。优化模型和更全面的数据集即将发布,敬请关注。
CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合
Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割
这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型,包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现,涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源,有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。
DisCo - 人类舞蹈生成的多用途工具包
CVPRDisCoGithub开源项目深度学习舞蹈生成视频合成
DisCo 是一个生成逼真人类舞蹈的多用途工具包,支持图像与视频生成。它具有优秀的泛化能力,无需人类特定的微调,同时提供特定人类的细调,以满足多样化的研究需求。其框架操作简便,支持高效训练和多种研究方向。DisCo 在实际应用中表现出色,支持预训练、细调和人类特定细调,适用于广泛的应用场景。用户可以通过在线演示或本地部署模型推理,研究人员也可以利用该代码库进行再实现和开发。
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