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HR-VITON

高分辨率虚拟试衣技术的突破性进展

HR-VITON项目开发了创新的虚拟试衣条件生成器,解决了现有技术中的错位和遮挡问题。该方法通过统一模块实现服装变形和分割图生成的信息交换,避免了错位和像素挤压伪影。项目还采用判别器拒绝机制,过滤不正确的分割图预测。高分辨率数据集实验显示,HR-VITON在处理错位和遮挡方面性能显著提升,超越了现有基准方法。

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。
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。
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。
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。
HeyBeauty - 虚拟试衣技术革新在线时尚购物体验
AI工具AI虚拟试衣HeyBeauty在线购物时尚推荐智能尺码预测
HeyBeauty平台运用AI技术,提供虚拟试衣功能,使在线时尚购物更加互动和精准。通过数字化试衣、个性化穿搭推荐和智能尺码预测,该平台旨在提升用户体验,简化购物流程。HeyBeauty不仅增强了在线购物的便利性,还为用户提供探索时尚潮流的新途径,有效解决了网购中的试穿和选码难题。
Avumi - 3D虚拟试衣技术革新电商体验
3D时尚AI工具AI技术Avumi电子商务虚拟试衣
Avumi是一个创新的时尚科技平台,为电商网站提供AI驱动的3D虚拟试衣解决方案。该技术使顾客能够在线上精准试穿服装,显著提升购物体验。除虚拟试衣外,Avumi还提供面料数字化等服务。这个平台旨在连接时尚品牌与消费者,通过尖端AI和3D技术解决在线服装购买的难题,为电商领域带来变革。
FashionLabs - 智能服装模特生成与场景替换平台
AI图像编辑AI工具人像生成时尚模特替换电商产品展示背景替换
FashionLabs运用人工智能技术,提供多样化的服装模特生成和场景替换功能。平台支持性别、种族、年龄和表情的变换,能将普通人转变为专业模特,为无头图像添加面部,从半身图像生成全身模特,以及更换产品背景。这些功能为服装展示和电商带来创新,提升品牌形象,为用户创造高质量的视觉体验。
Atricent - 革新时尚体验的AI个性化造型平台
AI工具AI时尚平台Atricent个性化服装数字衣柜虚拟试穿
Atricent集成了AI个性化造型、虚拟试穿技术和社交功能,为时尚爱好者提供全新体验。平台主要特点包括AI驱动的个人造型建议、互动数字衣橱、虚拟试衣和社区互动。用户可获得个性化时尚推荐,自由组合搭配服装,并与他人分享交流。Atricent致力于引导用户探索独特风格,使每次时尚选择都能彰显个性。
Penly Undress AI - 智能图像处理的虚拟服装移除技术
Penly Undress AI是一种先进的图像处理技术,能够模拟移除照片中人物的衣物,实现虚拟试衣和图像变换效果。通过深度学习算法,该工具可以智能分析身体轮廓、识别衣物并重构图像,生成逼真的模拟效果。这项技术适用于各类人物照片,但仅限个人使用,不得用于非法或未经授权的用途。Penly重视用户隐私,并持续优化算法,以提供更加真实和细致的图像处理体验。
TokenHMR - 基于令牌化姿态表示的人体网格重建新方法
GithubTokenHMR人体网格恢复姿态表示开源项目深度学习计算机视觉
TokenHMR采用阈值自适应损失缩放和令牌预测技术,通过令牌化和TokenHMR两个阶段提高3D人体网格重建精度。该方法在图像对齐和3D姿态估计方面均有良好表现,可用于图像和视频处理,对人体姿态和形状估计研究具有重要意义。
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