#语义对应

该项目开发了一种跨图像注意力机制，实现了零样本外观迁移。这种方法利用生成模型的语义理解，在保持目标结构的同时，将外观应用到不同形状的对象上。该技术适用于多种对象类别，对形状、大小和视角变化具有适应性。项目提供了代码实现、使用指南和演示，便于研究人员探索和应用。

StableVITON是一个基于潜在扩散模型的虚拟试穿项目，专注于学习语义对应以实现高质量的虚拟试穿效果。该项目提供推理和训练代码，以及预训练模型权重，支持配对和非配对虚拟试穿，并可通过重绘选项保留未遮罩区域。StableVITON在VITON-HD数据集上训练，引入ATV损失提升模型性能。这一开源项目为虚拟试穿技术研究提供了有力工具。