IDM-VTON

改进扩散模型的虚拟试衣技术生成逼真服装搭配

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。

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DEADiff - DEADiff模型实现高效风格化图像生成

DEADiffGithub图像风格化开源项目扩散模型文本到图像生成计算机视觉

DEADiff是一种风格化扩散模型，通过参考图像风格和文本提示生成新颖图像。该模型利用解耦表示技术，实现高效风格迁移和文本引导图像生成。DEADiff可将多种风格应用于不同场景，同时保持内容准确性。这项研究由中国科学技术大学和字节跳动的团队完成，并在CVPR 2024上发表。

DreamPhotoGASM - 高级写实AI图像生成工具

AI绘图DreamPhotoGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目模型模特真实感

DreamPhotoGASM是一款专注于生成高度写实人物图像的AI工具。该项目结合多种艺术模型，可创建从浪漫场景到时尚写真的多样化图片。它擅长捕捉人物细节，包括面部表情、服装质感和环境光线，为创作者提供了将文字描述转化为视觉艺术的平台。

Outafit - 即时穿搭评分与个性化风格建议的AI时尚应用

AI工具AI穿搭评估Outafit个性化时尚建议即时穿搭评分智能搭配推荐

Outafit是一款AI驱动的时尚应用，提供即时穿搭评分、个性化风格建议和最佳着装选择。通过简单的四步操作，为各种场合提供定制化时尚建议，无需发帖或聘请造型师。该应用适合时尚爱好者、忙碌专业人士和追求时尚者，帮助提升自信，节省时间，在各种场合展现最佳形象。Outafit注重用户隐私保护，不保存上传图片，提供安全便捷的时尚顾问服务。

Botika - AI驱动的时尚电商模特图片生成平台

AI工具AI生成模型产品图片成本削减时尚零售电商

Botika是一个AI驱动的时尚电商模特图片生成平台。它能帮助零售商快速创建高质量、多样化的产品展示图片,无需实体模特拍摄。该平台可自动升级现有产品图,提供AI生成模特图库,支持背景替换和生活方式照片制作,旨在帮助品牌降低成本并提升转化率。

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。

InstanceDiffusion - 实现精确实例级图像生成控制的突破性方法

GithubInstanceDiffusion图像生成实例级控制开源项目文本到图像条件生成

InstanceDiffusion为文本到图像的扩散模型引入精确的实例级控制。该技术支持每个实例的自由语言条件，可灵活指定实例位置，包括单点、涂鸦、边界框和实例分割掩码。相比现有技术，InstanceDiffusion在框输入的AP50上提升2.0倍，掩码输入的IoU提高1.7倍，为图像生成和编辑领域带来新的可能性。

Text2Tex - 文本驱动的3D网格高质量纹理生成方法

3D网格GithubText2Tex开源项目扩散模型文本驱动纹理合成

Text2Tex是一种新型3D网格纹理生成方法，利用文本提示和扩散模型创建高质量纹理。该技术融合局部修复和深度感知图像扩散模型，从多角度逐步合成高分辨率局部纹理。通过动态分割渲染视图和自动生成视图序列，Text2Tex有效避免了不一致和拉伸问题，同时优化了纹理更新过程。实验结果显示，在文本驱动纹理生成领域，Text2Tex的性能明显优于现有技术。

segformer_b3_clothes - SegFormer B3基于ATR数据集微调的服装和人体分割模型

GithubHuggingfaceSegFormer人体解析图像分割开源项目模型衣物识别语义分割

SegFormer B3 Clothes是基于ATR数据集微调的服装和人体分割模型，可识别18个类别，包括背景、帽子、头发等。模型平均准确率80%，平均IoU 69%，在背景、头发和人脸等关键类别表现尤为出色。适用于多种服装分析和一般人体分割任务。提供简单API接口和训练代码，便于快速集成应用或进一步优化。

flash-diffusion - 用于加速条件扩散模型的高效蒸馏技术

Flash DiffusionGithubLoRA加速技术图像生成开源项目扩散模型

Flash Diffusion是一种用于加速预训练扩散模型图像生成的蒸馏方法。该技术高效、快速、通用且兼容LoRA，在COCO数据集上实现了少步骤图像生成的先进性能。Flash Diffusion只需几小时GPU训练时间和较少可训练参数，适用于文本生成图像、图像修复、换脸和超分辨率等多种任务。它支持UNet和DiT等不同骨干网络，能够显著减少采样步骤，同时保持高质量的图像生成效果。

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