产品库

从文本生成高保真3D服装资产

ClotheDreamer是一个基于3D高斯的文本引导服装生成模型，能够从文本描述生成高保真的、可穿戴的3D服装资产。它采用了一种新颖的表示方法Disentangled Clothe Gaussian Splatting (DCGS)，允许服装和人体分别进行优化。该技术通过双向Score Distillation Sampling (SDS)来提高服装和人体渲染的质量，并支持自定义服装模板输入。ClotheDreamer的合成3D服装可以轻松应用于虚拟试穿，并支持物理精确的动画。

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。

高保真文本引导的音乐生成与编辑模型

MelodyFlow是一个基于文本控制的高保真音乐生成和编辑模型，它使用连续潜在表示序列，避免了离散表示的信息丢失问题。该模型基于扩散变换器架构，经过流匹配目标训练，能够生成和编辑多样化的高质量立体声样本，且具有文本描述的简单性。MelodyFlow还探索了一种新的正则化潜在反转方法，用于零样本测试时的文本引导编辑，并展示了其在多种音乐编辑提示中的优越性能。该模型在客观和主观指标上进行了评估，证明了其在标准文本到音乐基准测试中的质量与效率上与评估基线相当，并且在音乐编辑方面超越了以往的最先进技术。

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。

利用AI技术，提供个性化购物体验和产品推荐

Google Shopping是一个利用人工智能技术，帮助用户在超过45亿的产品列表中找到相关产品、发现个性化选项并找到最低价的在线购物平台。它通过AI生成的简报，为用户提供购物研究的智能展示，简化了用户的购物研究过程。此外，它还包括虚拟试穿功能、AR购物工具等，帮助用户更有信心地购物。Google Shopping的个性化主页还会根据用户的偏好，提供可购物的产品和视频，使用户能够根据自己的喜好进行购物。

免费在线AI服装试穿体验

Kolors Virtual Try On是一个利用先进AI技术提供在线虚拟试衣服务的平台。它通过虚拟建模帮助用户在真实环境中可视化服装产品，减少因尺码不合或款式不满意导致的退换货成本。用户可以随时随地试穿服装，做出更明智的购物选择。该平台兼容多个平台，提供个性化推荐，并且支持移动设备使用。Kolors Virtual Try On的隐私政策确保用户数据安全，所有上传的照片在处理后会被安全删除。

2D肖像视频转4D高斯场编辑工具

PortraitGen是一个基于多模态生成先验的2D肖像视频编辑工具，能够将2D肖像视频提升到4D高斯场，实现多模态肖像编辑。该技术通过追踪SMPL-X系数和使用神经高斯纹理机制，可以快速生成3D肖像并进行编辑。它还提出了一种迭代数据集更新策略和多模态人脸感知编辑模块，以提高表情质量和保持个性化面部结构。

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。

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。

使用AI技术在任何电商平台虚拟试穿衣物。

Visual Try-On Chrome Extension是一款Chrome浏览器插件，利用人工智能图像处理技术，让用户能够在任何电子商务网站上虚拟试穿衣物。该插件通过OpenAI GPT-4捕捉产品主图，上传用户图片至Cloudinary，使用Hugging Face上的Kolors模型进行AI处理，并将结果存储在浏览器缓存中以提高可用性。它保护用户隐私，不将个人数据或图片发送至服务器，仅在Hugging Face进行AI处理时例外。

从文本指导生成3D服装的框架

DressCode是一个文本驱动的3D服装生成框架，旨在为新手民主化设计，为时尚设计、虚拟试穿和数字人类创造提供巨大潜力。它首先介绍了SewingGPT，这是一个基于GPT的架构，集成了交叉注意力和文本条件嵌入，以文本指导生成缝纫图案。然后，它定制了一个预训练的Stable Diffusion，以生成基于瓦片的基于物理的渲染（PBR）纹理。通过利用大型语言模型，该框架通过自然语言交互生成CG友好的服装，还促进了图案完成和纹理编辑，通过用户友好的交互简化了设计过程。

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。

文本引导的无形状物体修复模型

Diffree是一个基于文本引导的图像修复模型，它能够通过文本描述来添加新对象到图像中，同时保持背景的一致性、空间适宜性和对象的相关性和质量。该模型通过训练在OABench数据集上，使用稳定扩散模型和额外的掩码预测模块，能够独特地预测新对象的位置，实现仅通过文本指导的对象添加。

超高质量的虚拟试穿，适用于任何服装和任何人。

Outfit Anyone 是一个客户端程序，调用接口进行虚拟试穿。该模型不开源，固定且不能上传或修改，仅支持用户上传自己的服装。

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。

使用扩散指引对文本感知图像进行细粒度风格控制

DreamWalk是一种基于扩散指引的文本感知图像生成方法,可对图像的风格和内容进行细粒度控制,无需对扩散模型进行微调或修改内部层。支持多种风格插值和空间变化的引导函数,可广泛应用于各种扩散模型。

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。

文本引导的高保真3D场景合成

SceneWiz3D是一种新颖的方法，可以从文本中合成高保真的3D场景。它采用混合的3D表示，对对象采用显式表示，对场景采用隐式表示。用户可以通过传统的文本到3D方法或自行提供对象来生成对象。为了配置场景布局并自动放置对象，我们在优化过程中应用了粒子群优化技术。此外，在文本到场景的情况下，对于场景的某些部分（例如角落、遮挡），很难获得多视角监督，导致几何形状劣质。为了缓解这种监督缺失，我们引入了RGBD全景扩散模型作为额外先验，从而实现了高质量的几何形状。广泛的评估支持我们的方法实现了比以前的方法更高的质量，可以生成详细且视角一致的3D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。

视频重渲染：零样本文本引导的视频到视频翻译

RERENDER A VIDEO是一种新颖的零样本文本引导的视频到视频翻译框架，用于将图像模型应用于视频领域。该框架包括两个部分：关键帧翻译和完整视频翻译。第一部分使用适应性扩散模型生成关键帧，并应用分层跨帧约束来确保形状、纹理和颜色的一致性。第二部分通过时间感知的补丁匹配和帧混合将关键帧传播到其他帧。我们的框架以低成本实现了全局风格和局部纹理的时间一致性（无需重新训练或优化）。该适应性与现有的图像扩散技术兼容，使我们的框架能够利用它们，例如使用LoRA自定义特定主题，并使用ControlNet引入额外的空间引导。大量实验证明了我们提出的框架在呈现高质量和时间一致性视频方面的有效性。

多模态头像生成和动画

MagicAvatar是一个多模态框架，能够将各种输入模式（文本、视频和音频）转换为运动信号，从而生成/动画化头像。它可以通过简单的文本提示创建头像，也可以根据给定的源视频创建遵循给定运动的头像。此外，它还可以动画化特定主题的头像。MagicAvatar的优势在于它能够将多种输入模式结合起来，生成高质量的头像和动画。

AI帮你试穿任何衣服

智能搭配AI是一款基于人工智能技术的产品，可以通过上传照片或选择衣物进行虚拟试穿，帮助用户搭配合适的服装。它使用先进的算法和深度学习模型，分析用户的身体特征和个人风格，提供个性化的穿衣建议。智能搭配AI还提供丰富的衣物品牌和款式选择，帮助用户找到适合自己的时尚搭配。该产品定价灵活，并提供免费试用版本。