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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

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。

segformer_b2_clothes - SegFormer B2服装和人体语义分割模型
GithubHuggingfaceSegFormer人体分割图像分割开源项目模型衣物分割语义分割
这个开源项目利用SegFormer B2模型在ATR数据集上进行微调,实现了服装和人体分割功能。模型可识别17个语义类别,包括背景、服饰部件和身体部位。评估显示模型平均IoU为0.69,在多数类别中表现良好。项目还提供了简洁的示例代码,便于研究人员和开发者在实际应用中快速部署。
Visual-Style-Prompting - 创新的视觉风格提示方法实现文本到风格化图像生成
GithubVisual Style Prompting开源项目扩散模型文本到图像生成自注意力机制风格控制
Visual-Style-Prompting项目提出创新的视觉风格提示方法,通过交换自注意力层键值实现多样化图像生成并保持特定风格。无需微调即可使用,生成图像忠实反映参考风格。经广泛评估,该方法在多种风格和文本提示下表现优异,准确匹配文本描述并最佳呈现参考风格。
sd-image-variations-diffusers - 基于Stable Diffusion的开源图像变体生成模型
CLIPGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像变体图像生成开源项目模型
sd-image-variations-diffusers是一个经过微调的Stable Diffusion模型,通过CLIP图像嵌入技术实现图像变体生成。该模型集成Diffusers库,可生成高质量的图像变体,主要应用于艺术创作、教育工具和AI研究等领域。模型目前已发布V2版本,相比V1版本具有更好的图像质量和相似度表现,但在生成人脸和文字方面仍存在局限性。
diffusion-rig - 基于个性化先验的人脸外观编辑技术
DiffusionRigGithub个性化先验人脸编辑开源项目扩散模型计算机视觉
DiffusionRig是一个基于扩散模型和3D面部重建的人脸外观编辑项目。它通过学习个性化先验知识,实现了对光照、表情和头部姿势等属性的精准调整,同时保持身份特征。该项目首先在FFHQ数据集上训练通用模型,然后可快速适应个人照片集。DiffusionRig为人像编辑和虚拟试妆等应用提供了新的技术方案。
stable-diffusion-1.5 - 开源深度学习模型实现文本到图像的精确转换与生成
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像模型深度学习计算机视觉
Stable-Diffusion-v1-5采用Latent Diffusion架构和LAION-2B数据集训练,能将文本提示准确转换为512x512分辨率的图像。模型通过Diffusers和RunwayML提供标准接口,内置内容审核机制,主要应用于研究、艺术创作和教育领域。目前仅支持英文输入,使用时需遵循CreativeML OpenRAIL-M开源协议规范。
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。
Paint-by-Example - 通过扩散模型进行示范导向的图像编辑
GithubHuggingfacePaint by Example图像编辑开源项目扩散模型自监督训练
该项目通过自监督训练,重新组合源图像及示范图像,避免了直接复制粘贴带来的伪影。采用任意形状掩码和无分类器指导,提升编辑过程的可控性,并通过一次性前向扩散模型实现高保真图像编辑。项目展示了对自然图像的高效可控编辑效果,提供了预训练模型、测试基准和量化结果,适用于图像编辑和生成的研究与应用。
AutoStudio - 提升多轮交互图像生成的主体一致性
AutoStudioGithub主体一致性多轮交互式图像生成大语言模型开源项目稳定扩散
AutoStudio是一个创新的多代理框架,专注于解决多轮交互式图像生成中的主体一致性问题。该框架包含主体管理器、布局生成器、监督器和绘图器四个核心组件。通过引入并行U-Net和主体初始化生成方法,AutoStudio实现了连贯多主体图像序列的生成。在CMIGBench基准测试中,该框架在平均Fréchet Inception Distance和平均字符-字符相似度方面分别提升了13.65%和2.83%,展示了其在多轮交互中保持多主体一致性的优异表现。
Giydir - 虚拟试衣技术让用户在线体验服装效果
2024AI工具Aceware权利保留版权网站
Giydir提供创新虚拟试衣服务,用户可上传服装照片进行在线试穿。这个独特平台让时尚爱好者和网购者在购买前直观体验不同服装搭配效果,无需实际购买或穿着。通过简单上传个人照片,用户即可免费使用这项虚拟试衣技术,帮助做出更明智的购物决策。Giydir为用户提供便捷的在线试穿体验,让购物更轻松、更有趣。
normal-depth-diffusion - 通用法线深度扩散模型实现高细节3D生成
3D模型AI生成GithubNormal-Depth Diffusion Model图像生成开源项目深度学习
Normal-Depth Diffusion Model是一个创新的文本到3D生成模型,采用法线深度扩散技术生成细节丰富的3D模型。该项目支持单视图和多视图生成,提供预训练权重、推理和训练代码,以及Objaverse数据集的多视图渲染图像。这一模型为3D内容创作开辟新途径,可应用于艺术设计等多个领域。
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