multimodal-garment-designer

利用多模态潜变量扩散模型进行人类为中心的时尚图像编辑

Multimodal Garment Designer 时尚图像编辑潜在扩散模型 Dress Code VITON-HD Github 开源项目

本项目通过多模态条件时尚图像编辑，优化服装设计流程，生成符合文本、人体姿势和服装草图等多种输入模态的时尚图像。采用的新架构基于潜变量扩散模型，并且扩展了Dress Code和VITON-HD数据集，实验结果显示该方法在图像现实性和输入一致性方面效果显著。更多详情请参阅官方文档及GitHub仓库。

DressCode - 基于文本指导的3D服装自动生成框架

3D服装生成AI设计DressCodeGithubSewingGPT开源项目文本引导

DressCode是一个创新的文本驱动3D服装生成框架。该系统结合GPT架构和稳定扩散模型,能够根据自然语言描述自动生成服装缝纫图案和物理渲染纹理。DressCode不仅简化了服装设计流程,还为数字人物创作和虚拟试衣等应用开辟了新的可能性。与现有方法相比,DressCode在生成质量和输入提示一致性方面表现突出,为服装设计和数字内容创作领域提供了新的解决方案。

IMAGDressing - 虚拟试衣新技术实现交互式个性化服装生成

GithubIMAGDressing人工智能可定制化图像生成开源项目虚拟试衣

IMAGDressing是一个创新虚拟试衣项目，采用简单架构实现交互式模块化服装生成。该项目支持逼真服装生成和场景编辑，引入了虚拟试衣任务、综合亲和度指标和IGPair数据集。IMAGDressing能灵活整合多种扩展插件，支持快速个性化定制，无需额外训练即可在短时间内完成设置，为虚拟试衣体验提供多样化选择。

IDM-VTON - 改进扩散模型的虚拟试衣技术生成逼真服装搭配

GithubIDM-VTON人工智能图像生成开源项目扩散模型虚拟试衣

IDM-VTON项目改进了扩散模型在虚拟试衣领域的应用。该技术能在复杂背景和姿势下生成逼真的服装搭配效果，克服了传统方法的局限性。项目开源了训练和推理代码，支持VITON-HD和DressCode等数据集，并提供在线演示。这一技术为时尚电商和个人造型应用提供了新的可能性。

MagicClothing - 基于服装的可控图像生成技术

AI绘图GithubMagic Clothing图像合成开源项目深度学习虚拟试衣

Magic Clothing 是一个开源项目，作为OOTDiffusion的分支版本，专注于基于服装的可控图像合成。该项目支持调节服装和文本提示的强度，并集成了IP-Adapter-FaceID和ControlNet-Openpose技术，实现人像和姿势的条件控制。项目提供512和768分辨率的模型权重，以及Python和Gradio接口用于推理和演示。这些特性为服装相关的图像生成领域开辟了新的可能性。

FabricDiffusion - 基于2D图像的高质量纹理无缝转移至3D服装

3D服装生成AI工具FabricDiffusion生成模型纹理传输高保真

FabricDiffusion可从2D服装图像中提取高质量纹理，并将其无失真地应用于各种形状的3D服装。通过去除输入纹理中的扭曲，该模型生成平面纹理图，并在各种光照条件下实现真实服装效果。经过合成数据训练，这种方法在真实世界应用中展现出优于现有技术的显著性能。

ladi-vton - 先进的虚拟试衣技术融合潜在扩散与文本反转

GithubLaDI-VTON图像生成开源项目文本倒置潜在扩散虚拟试穿

LaDI-VTON是一种结合潜在扩散模型和文本反转技术的虚拟试衣系统。它通过可跳跃连接的自编码器增强图像生成,并利用文本反转将服装特征映射到CLIP词嵌入空间,有效保留服装细节。在Dress Code和VITON-HD数据集上的测试显示,LaDI-VTON的性能显著超越了现有方法,为虚拟试衣技术带来突破。

ViViD - 视频虚拟试衣技术运用扩散模型实现逼真效果

GithubViViD开源项目扩散模型数据集深度学习视频虚拟试穿

ViViD是一个基于扩散模型的视频虚拟试衣开源项目。该技术能将静态服装图片自然融入动态视频，实现逼真的虚拟试衣效果。项目提供完整代码、预训练模型和数据集，便于研究和开发。ViViD在计算机视觉和AI领域展现潜力，为时尚电商和虚拟现实等行业提供新的应用可能。

OOTDiffusion - 先进的AI驱动虚拟试衣技术

AI模型GithubOOTDiffusion图像生成开源项目深度学习虚拟试衣

OOTDiffusion是一项基于AI的虚拟试衣技术，通过先进的扩散模型实现服装与人物模型的精确融合。该技术支持半身和全身模型，生成高质量的试穿效果图。项目开源了预训练模型和推理代码，并提供在线演示。OOTDiffusion在虚拟试衣和时尚电商领域展现出显著优势，为这些行业提供了创新的技术解决方案。

dressing-in-order - 递归生成人物图像的姿势迁移和虚拟试衣技术

GithubICCV人像生成姿势迁移开源项目服装编辑虚拟试衣

Dressing in Order 项目开发了一种创新的人物图像生成方法，实现姿势迁移、虚拟试衣和服装编辑功能。系统通过递归方式按顺序生成人物图像各部分，提高了图像操控的精细度和灵活性。项目提供开源代码、预训练模型和在线演示，便于研究者探索和应用这一技术。

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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