产品库

一款简单高效的虚拟试穿扩散模型。

CatVTON是一款基于扩散模型的虚拟试穿技术，具有轻量级网络（总共899.06M参数）、参数高效训练（49.57M可训练参数）和简化推理（1024X768分辨率下<8G VRAM）。它通过简化的网络结构和推理过程，实现了快速且高效的虚拟试穿效果，特别适合时尚行业和个性化推荐场景。

视频运动编辑的轻量级得分引导扩散模型

MotionFollower是一个轻量级的得分引导扩散模型，用于视频运动编辑。它通过两个轻量级信号控制器，分别对姿势和外观进行控制，不涉及繁重的注意力计算。该模型设计了基于双分支架构的得分引导原则，包括重建和编辑分支，显著增强了对纹理细节和复杂背景的建模能力。实验表明，MotionFollower在GPU内存使用上比最先进的运动编辑模型MotionEditor减少了约80%，同时提供了更优越的运动编辑性能，并独家支持大范围的摄像机运动和动作。

视频扩散模型，用于虚拟试穿。

Fashion-VDM是一个视频扩散模型（VDM），用于生成虚拟试穿视频。该模型接受一件衣物图片和人物视频作为输入，旨在生成人物穿着给定衣物的高质量试穿视频，同时保留人物的身份和动作。与传统的基于图像的虚拟试穿相比，Fashion-VDM在衣物细节和时间一致性方面表现出色。该技术的主要优点包括：扩散式架构、分类器自由引导增强控制、单次64帧512px视频生成的渐进式时间训练策略，以及联合图像-视频训练的有效性。Fashion-VDM在视频虚拟试穿领域树立了新的行业标准。

Google推出的一系列轻量级、先进的开放式模型

Gemma是Google推出的一系列开源的轻量级语言模型系列。它结合了全面的安全措施,在尺寸上实现了优异的性能,甚至超过了一些较大的开放模型。可以无缝兼容各种框架。提供快速入门指南、基准测试、模型获取等,帮助开发者负责任地开发AI应用。

虚拟试穿产品图像修复模型

Diffuse to Choose 是一种基于扩散的图像修复模型，主要用于虚拟试穿场景。它能够在修复图像时保留参考物品的细节，并且能够进行准确的语义操作。通过将参考图像的细节特征直接融入主要扩散模型的潜在特征图中，并结合感知损失来进一步保留参考物品的细节，该模型在快速推理和高保真细节方面取得了良好的平衡。

Google Gemma, 轻量级开放模型

Google Gemma是由Google开发的前沿轻量级开放模型。这些模型分为2B和7B参数版本，包括基础和调优版本。Gemini模型的基础技术和指令调优技术都来自Google的技术，Gemma遵循AI原则，确保安全可靠的使用，并针对Google Cloud和NVIDIA GPU进行了优化，在全球范围内提供支持。

基于扩散模型的高保真服装重建虚拟试穿技术

TryOffDiff是一种基于扩散模型的高保真服装重建技术，用于从穿着个体的单张照片中生成标准化的服装图像。这项技术与传统的虚拟试穿不同，它旨在提取规范的服装图像，这在捕捉服装形状、纹理和复杂图案方面提出了独特的挑战。TryOffDiff通过使用Stable Diffusion和基于SigLIP的视觉条件来确保高保真度和细节保留。该技术在VITON-HD数据集上的实验表明，其方法优于基于姿态转移和虚拟试穿的基线方法，并且需要较少的预处理和后处理步骤。TryOffDiff不仅能够提升电子商务产品图像的质量，还能推进生成模型的评估，并激发未来在高保真重建方面的工作。

无需更换，即可虚拟试穿各种服装。

Kolors 虚拟试穿 AI 是一款利用人工智能技术，通过用户上传的照片来虚拟试穿服装的在线平台。它通过先进的计算机视觉算法和生成对抗网络（GANs）技术，为用户提供逼真的服装试穿效果。该产品不仅改变了传统的试衣体验，还为时尚博主、服装零售商、个人造型师等提供了创新的内容创作和展示方式。它的优势在于能够提供即时的试穿效果，多样化的服装选择，以及真实感的渲染效果，同时保护用户隐私，支持个性化的服装试穿体验。

轻量级、先进的文本生成模型

Gemma是由Google开发的一系列轻量级、先进的开放模型，基于与Gemini模型相同的研究和技术构建。它们是文本到文本的解码器仅大型语言模型，适用于多种文本生成任务，如问答、摘要和推理。Gemma模型的相对较小的尺寸使其能够在资源有限的环境中部署，如笔记本电脑、桌面或您自己的云基础设施，使每个人都能接触到最先进的AI模型，并促进创新。

轻量级、先进的文本生成模型

Gemma 2是Google开发的一系列轻量级、先进的开放模型，基于与Gemini模型相同的研究和技术构建。它们是文本到文本的解码器仅大型语言模型，仅提供英文版本，具有开放的权重，适用于预训练变体和指令调整变体。Gemma模型非常适合各种文本生成任务，包括问答、摘要和推理。其相对较小的体积使其能够部署在资源有限的环境中，如笔记本电脑、桌面或您自己的云基础设施，使先进的AI模型的访问民主化，并帮助为每个人促进创新。

一款基于扩散模型的服装试穿技术

TryOnDiffusion是一种创新的图像合成技术，它通过两个UNets（Parallel-UNet）的结合，实现了在单一网络中同时保持服装细节和适应显著的身体姿势及形状变化。这项技术在保持服装细节的同时，能够适应不同的身体姿势和形状，解决了以往方法在细节保持和姿势适应上的不足，达到了业界领先的性能。

一种用于虚拟试穿任务的扩散模型，特别在真实世界场景中提高图像保真度和细节保存。

IDM-VTON是一种新型的扩散模型，用于基于图像的虚拟试穿任务，它通过结合视觉编码器和UNet网络的高级语义以及低级特征，生成具有高度真实感和细节的虚拟试穿图像。该技术通过提供详细的文本提示，增强了生成图像的真实性，并通过定制方法进一步提升了真实世界场景下的保真度和真实感。

轻量级、先进的文本生成模型

Gemma-2-9b-it是由Google开发的一系列轻量级、最先进的开放模型，基于与Gemini模型相同的研究和技术构建而成。这些模型是文本到文本的解码器仅大型语言模型，以英文提供，适用于问答、摘要和推理等多样化文本生成任务。由于其相对较小的尺寸，可以在资源有限的环境中部署，如笔记本电脑、桌面或个人云基础设施，使先进的AI模型更加普及，促进创新。

AnyDressing 是一种基于潜在扩散模型的可定制多服装虚拟试穿技术。

AnyDressing 是一种创新的虚拟试穿技术，通过潜在扩散模型实现多服装的个性化定制。该技术能够根据用户提供的服装组合和个性化文本提示生成逼真的虚拟试穿图像。其主要优点包括高精度的服装纹理细节处理、与多种插件的兼容性以及强大的场景适应能力。AnyDressing 的背景信息显示，它是由字节跳动和清华大学的研究团队共同开发的，旨在推动虚拟试穿技术的发展。该产品目前处于研究阶段，尚未定价，主要面向学术研究和效果展示。

神经网络扩散模型实现

Neural Network Diffusion是由新加坡国立大学高性能计算与人工智能实验室开发的神经网络扩散模型。该模型利用扩散过程生成高质量的图像，适用于图像生成和修复等任务。

轻量级1.7B参数的语言模型，适用于多种任务。

SmolLM2是一系列轻量级的语言模型，包含135M、360M和1.7B参数的版本。这些模型能够在保持轻量级的同时解决广泛的任务，特别适合在设备上运行。1.7B版本的模型在指令遵循、知识、推理和数学方面相较于前代SmolLM1-1.7B有显著进步。它使用包括FineWeb-Edu、DCLM、The Stack等多个数据集进行了训练，并且通过使用UltraFeedback进行了直接偏好优化（DPO）。该模型还支持文本重写、总结和功能调用等任务。

视频虚拟试穿技术

ViViD是一个利用扩散模型进行视频虚拟试穿的新框架。它通过设计服装编码器提取精细的服装语义特征，并引入轻量级姿态编码器以确保时空一致性，生成逼真的视频试穿效果。ViViD收集了迄今为止规模最大、服装类型最多样化、分辨率最高的视频虚拟试穿数据集。

一款高效率的2.4亿参数轻量级语言模型

YuLan-Mini是由中国人民大学AI Box团队开发的一款轻量级语言模型，具有2.4亿参数，尽管仅使用1.08T的预训练数据，但其性能可与使用更多数据训练的行业领先模型相媲美。该模型特别擅长数学和代码领域，为了促进可复现性，团队将开源相关的预训练资源。

虚拟试穿应用，通过WhatsApp发送图片试穿服装

这是一个使用Flask、Twilio的WhatsApp API和Gradio的虚拟试穿模型构建的虚拟试穿原型应用。用户可以通过WhatsApp发送图片来虚拟试穿服装，并将结果发送回用户。该应用利用了Twilio Sandbox进行WhatsApp消息的发送和接收，以及Gradio API来处理虚拟试穿模型，为用户提供了一个创新的在线购物体验。

一个轻量级、灵活的代理框架，能够处理各种负载任务。

Bambo是一个新型的代理框架，与主流框架相比，它更加轻量级和灵活，能够处理各种负载任务。这个框架的主要优点是它的灵活性和轻量级特性，使得它可以在多种不同的场景下使用，特别是在需要处理大量数据和请求时。Bambo框架的背景信息显示，它是为了满足现代软件开发中对于高效率和高性能的需求而设计的。目前，该框架是开源的，可以免费使用。

轻量级、先进的2B参数文本生成模型。

Gemma 2 2B是谷歌开发的轻量级、先进的文本生成模型，属于Gemma模型家族。该模型基于与Gemini模型相同的研究和技术构建，是一个文本到文本的解码器仅大型语言模型，提供英文版本。Gemma 2 2B模型适用于问答、摘要和推理等多种文本生成任务，其较小的模型尺寸使其能够部署在资源受限的环境中，如笔记本电脑或桌面电脑，促进了对最先进AI模型的访问，并推动了创新。

Gemma 3 是基于 Gemini 2.0 技术的轻量级、高性能开源模型，专为单 GPU 或 TPU 设备设计。

Gemma 3 是 Google 推出的最新开源模型，基于 Gemini 2.0 的研究和技术开发。它是一个轻量级、高性能的模型，能够在单个 GPU 或 TPU 上运行，为开发者提供强大的 AI 能力。Gemma 3 提供多种尺寸（1B、4B、12B 和 27B），支持超过 140 种语言，并具备先进的文本和视觉推理能力。其主要优点包括高性能、低计算需求以及广泛的多语言支持，适合在各种设备上快速部署 AI 应用。Gemma 3 的推出旨在推动 AI 技术的普及和创新，帮助开发者在不同硬件平台上实现高效开发。

开源轻量级AI驱动的备忘录中心

Firefly是一个开源轻量级AI驱动的备忘录中心。它支持OCR图像识别收集、快捷键收集、文字标记图标收集等功能。具备强大的Markdown编辑器，支持几乎所有的Markdown元素。同时，Firefly还提供了AI助手功能，可将收集的信息交给AI进行处理，一键搜集AI处理的内容。Firefly还提供了Copilot Hub，这是一个基于大规模模型技术的AI平台，用户可以使用自己的数据训练模型，构建个人知识库。支持多种使用场景，让工作更加高效智能。

提升户外虚拟试穿效果的模型训练代码库

BooW-VTON是一个专注于提升户外虚拟试穿效果的研究项目，通过无需掩码的伪数据训练来增强虚拟试穿技术。该技术的重要性在于它能够改善在自然环境下服装试穿的真实感和准确性，对于时尚电商和虚拟现实领域具有重要意义。产品背景信息显示，该项目是基于深度学习技术的图像生成模型，旨在解决传统虚拟试穿中服装与人体融合不自然的问题。目前该项目是免费开源的，定位于研究和开发阶段。

基于扩散模型的2D虚拟形象生成框架

Make-Your-Anchor是一个基于扩散模型的2D虚拟形象生成框架。它只需一段1分钟左右的视频素材就可以自动生成具有精确上身和手部动作的主播风格视频。该系统采用了一种结构引导的扩散模型来将3D网格状态渲染成人物外观。通过两阶段训练策略,有效地将运动与特定外观相绑定。为了生成任意长度的时序视频,将frame-wise扩散模型的2D U-Net扩展到3D形式,并提出简单有效的批重叠时序去噪模块,从而突破推理时的视频长度限制。最后,引入了一种基于特定身份的面部增强模块,提高输出视频中面部区域的视觉质量。实验表明,该系统在视觉质量、时序一致性和身份保真度方面均优于现有技术。

SmolVLM-500M 是一个轻量级多模态模型，能够处理图像和文本输入并生成文本输出。

SmolVLM-500M 是由 Hugging Face 开发的轻量级多模态模型，属于 SmolVLM 系列。该模型基于 Idefics3 架构，专注于高效的图像和文本处理任务。它能够接受任意顺序的图像和文本输入，生成文本输出，适用于图像描述、视觉问答等任务。其轻量级架构使其能够在资源受限的设备上运行，同时保持强大的多模态任务性能。该模型采用 Apache 2.0 许可证，支持开源和灵活的使用场景。

超高质量虚拟试穿，适用于任何服装和人物

Outfit Anyone 是一款超高质量虚拟试穿产品，使用户能够在不真实试穿衣物的情况下尝试不同的时尚款式。通过采用两个流的条件扩散模型，Outfit Anyone 能够灵活处理衣物变形，生成更逼真的效果。它具备可扩展性，可以调整姿势和身体形状等因素，适用于动漫角色到真实人物的图像。Outfit Anyone 在各种场景下的表现突出了其实用性和准备好投入实际应用的程度。

多件服装虚拟试穿和编辑技术

M&M VTO是一种混合搭配的虚拟试穿方法，它接受多张服装图片、服装布局的文本描述以及一个人的图片作为输入，输出是这些服装在指定布局下穿在给定人物身上的可视化效果。该技术的主要优点包括：单阶段扩散模型，无需超分辨率级联，能够在1024x512分辨率下混合搭配多件服装，同时保留和扭曲复杂的服装细节；架构设计（VTO UNet Diffusion Transformer）能够分离去噪和人物特定特征，实现高效的身份保留微调策略；通过文本输入控制多件服装的布局，专门针对虚拟试穿任务微调。M&M VTO在定性和定量方面都达到了最先进的性能，并为通过语言引导和多件服装试穿开辟了新的可能性。

AI风格助手，提供智能时尚推荐和虚拟试穿，帮助改变穿衣风格。

DripChecked是一款AI风格助手，利用人工智能技术为用户提供智能时尚推荐、虚拟试穿等功能，帮助用户改变穿衣风格。该产品背景信息丰富，价格适中，定位于个人时尚风格改善。

免费的惊艳虚拟换装工具

Kolors虚拟试妆AI是一种创新的人工智能技术，它允许用户在不实际穿着的情况下虚拟试穿衣服。用户可以通过上传个人照片和所需衣物的图像，AI会生成用户穿着所选服装的真实可视化效果。这项技术不仅为用户带来了便利，使他们能够从舒适的家中尝试不同的风格，而且还通过提供个性化的时尚体验来提高购物体验的准确性和效率。对于服装零售商来说，Kolors虚拟试穿AI提供了对用户试穿数据的深入分析，使他们能够了解市场趋势和消费者偏好，从而优化产品线和营销策略。