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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。

MVHumanNet - 多视角日常穿着人体捕捉大规模数据集
GithubMVHumanNet人体捕捉多视角开源项目数据集计算机视觉
MVHumanNet是一个大规模多视角人体捕捉数据集,包含4,500个人物身份、9,000套日常服装和60,000个动作序列。数据集提供645百万帧图像,附带丰富标注,如人体遮罩、相机参数、2D/3D关键点、SMPL/SMPLX参数及相应文本描述。这一资源为计算机视觉和人体建模研究提供了重要支持,适用于多种应用场景。
LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架
GithubLaVIT多模态大语言模型开源项目视觉内容理解视觉内容生成预训练策略
LaVIT项目是一个创新的多模态预训练框架,旨在增强大语言模型处理视觉内容的能力。该项目通过动态离散视觉标记化技术,将图像和视频转换为离散标记序列,使大语言模型能够理解和生成视觉内容。LaVIT支持图像和视频的理解、生成,以及多模态提示生成,为计算机视觉和自然语言处理的融合提供了新的可能性。
Stylar - 虚拟试衣技术革新在线时尚购物体验
AI工具Chrome扩展在线购物数字衣柜时尚品牌虚拟试衣
Stylar平台利用AI技术,通过Chrome浏览器扩展实现虚拟试衣功能。支持20,000多个时尚品牌,为消费者提供数百万种单品的在线试穿体验。用户上传全身照后,可在浏览中一键试衣,跨品牌搭配服装,并创建个人虚拟衣柜。这不仅简化了购物流程,还能降低退货率,推动环保购物理念。Stylar为时尚产业带来了创新的在线购物模式,使服装探索更加高效有趣。
FasterViT - 高效分层注意力的视觉transformer新突破
FasterViTGithub图像分类层级注意力机制开源项目目标检测视觉Transformer
FasterViT是一种创新的视觉transformer模型,采用分层注意力机制高效捕获短程和长程信息。在ImageNet分类任务中,FasterViT实现了精度和吞吐量的新平衡,无需额外训练数据即达到最先进水平。该项目提供多种预训练模型,适应不同计算资源和精度需求,支持任意分辨率输入,为目标检测、分割等下游任务提供灵活选择。
V5 Vision.com - 时尚行业的智能搜索与个性化推荐平台
AIAI工具个性化推荐时尚电商视觉搜索
V5 Vision.com为时尚行业提供智能搜索和个性化推荐服务。该平台通过易于集成的API,为时尚企业提供包括搭配购买、完善造型和折扣推荐等功能,旨在提升产品发现率和销售额。V5 Vision.com利用先进的计算机视觉技术,帮助各规模的时尚公司提升竞争力,实现业务增长。
VOLV - 个性化AI推荐与3D虚拟试用的智能购物平台
3D互动产品AI工具Persona AI个性化推荐在线购物体验虚拟试穿
VOLV是一个创新的智能购物平台,通过Persona AI技术提供个性化产品推荐,基于用户面部和身体特征帮助选择合适商品。平台还集成3D空间技术,支持虚拟试用,有效降低退货率。覆盖眼镜、珠宝、化妆品、个人护理和服装等多个行业,为品牌和消费者提供便利。VOLV重视用户隐私,采用端到端加密技术,并致力于减少环境影响,打造全方位的智能购物解决方案。
Undress APP Photo AI - 在线AI照片虚拟脱衣技术平台
AI工具AI生成器AI脱衣图像编辑成人内容深度换脸
Undress APP Photo AI利用AI技术提供在线虚拟脱衣服务。用户可上传照片生成模拟脱衣效果,支持自定义胸部大小、性别和配饰。平台提供免费试用和付费订阅,具备人脸替换和成人内容生成功能。使用时需注意潜在的伦理和隐私问题。
MagicTailor - 文本生成图像的个性化组件控制技术
AI工具MagicTailor个性化动态掩蔽退化双流平衡文本到图像扩散模型
MagicTailor在文本到图像扩散模型中实现组件的可控个性化,突破了T2I模型的限制,允许在个性化视觉概念时调整特定组件。通过动态掩模退化(DM-Deg)和双流平衡(DS-Bal)等技术,MagicTailor有效解决语义污染和不平衡问题。广泛的对比与分析显示,其在挑战性任务中表现出色,并推动了细致创新的图像生成。
HumanVid - 创新的相机控制人物图像动画技术
GithubHumanVid人像动画图像生成开源项目相机控制训练数据
HumanVid是一项致力于相机可控人物图像动画的研究项目。该项目通过优化训练数据利用,旨在实现对人物图像的精确控制和自然动画效果。HumanVid简化了图像处理流程,为研究者和开发者提供了新的工具。项目团队计划在近期发布相关数据,并将于2024年9月底开源训练和推理代码以及模型检查点,有望为计算机视觉和图形学领域带来新的研究方向。HumanVid项目致力于探索如何通过优化训练数据来实现相机可控的人物图像动画,为该领域的进步贡献力量。
SMPLer-X - 基于ViT的高效人体3D重建框架
3D人体重建GithubSMPLer-X人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
SMPLer-X是一个基于ViT主干网络的人体姿态和形状估计框架,通过多数据集训练实现高精度和高效率。该框架提供多种规模的模型版本,适应不同计算资源。SMPLer-X在多个基准测试中表现优异,支持便捷的推理、训练和测试。项目还提供Docker部署,为研究和开发提供灵活的人体3D重建工具。
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