产品库

AI试衣镜，上传照片和服装图像，AI即刻呈现试穿效果。

Digimirror是一款利用AI技术实现虚拟试衣的工具，可帮助在线购物者和企业快速预览服装效果，减少退货率。其主要优点包括免费试用、AI分析准确、可一键更换服装，定位于提升在线购物体验。

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。

AI虚拟试衣间，试穿圣诞服装

OutfitAI.co是一个AI驱动的虚拟试衣间，专注于圣诞节服装。用户可以上传照片来试穿不同的圣诞节服装，体验AI技术的魅力。该网站处于早期测试阶段，结果可能不完美，用户可以多次尝试以获取最佳效果。

AI时尚虚拟试衣插件

fAIshion虚拟试衣插件集成了AI技术，为在线购物消费者提供全面的售前解决方案。主要功能包括AI生成的多样化试穿效果，适应不同体型、年龄和种族，提供AI尺码推荐和自动折扣码匹配，个性化的购物体验。

一款 AI 虚拟试衣应用，让您可以在家舒适体验时尚。

HeyBeauty 是一款革新的 AI 驱动平台，通过利用先进的人工智能技术，为用户提供虚拟试衣间，使在线购物变得互动和准确。这不仅增强了在线购物的便利性，还个性化适应您独特的风格和偏好。

在线虚拟试衣，快速找到你的完美风格

AI Clothes Changer是一个利用先进AI技术，让用户能够在线虚拟试穿新服装的平台。它提供了从休闲到正式的广泛服装选择，用户可以轻松探索新风格并找到适合自己的完美搭配。这个平台的主要优点包括AI驱动的精确更衣效果、直观的用户界面、快速免费的结果以及为所有场合提供的定制选项。AI Clothes Changer不仅适合个人风格探索，也适用于内容创作等商业用途。

AI技术驱动的虚拟试衣体验

Kolors Virtual Try-On 是一款结合了人工智能和增强现实技术的虚拟试衣应用，能够根据给定的模特图和选定衣服生成自然美观的试穿效果。该产品支持从模特素材图到模特短视频的全流程生成，满足电商模特素材生成需求。

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。

个人AI购物助手，简化在线购物体验

AI Shop Buddy是你个人的AI购物助手，让在线购物变得简单。它能快速回答你的问题、提供购物建议、帮助你做出选择，并保护你的个人信息和购物习惯的隐私。

时尚虚拟试衣平台

Avumi 是一家时尚科技平台，为在线购物者提供时尚品牌网站上的数字服装试穿体验。通过 Avumi，您可以让您的客户在网站上准确地虚拟试穿衣物，以便更好地选择购买。

AI服装搭配生成器，上传照片即可试穿数不尽时尚服装。

OutfitAI是一款AI服装搭配生成器，利用虚拟试衣技术帮助用户快速浏览各种时尚服装，适用于时尚购物。该产品的主要优点在于提供虚拟试穿功能，节省购物时间并帮助用户发现新款式。定位于时尚爱好者和购物者。

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。

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。

AI强化在线购物

Discountly是一款AI强化的在线购物插件，通过智能搜索算法，帮助用户轻松比价、评估商品质量，并自动发现并屏蔽恶意的虚假代购网站，为用户提供安全、便捷、省钱的购物体验。Discountly的定价灵活，适用于广泛的用户群体，定位于提供智能、高效、安全的在线购物服务。

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。

Outfit.fm是您的虚拟试衣间，通过AI轻松尝试不同的服装搭配想法。

Outfit.fm是一个在线试衣间，通过AI技术，让您即时尝试任何服装。它为用户提供了一个虚拟试衣间的体验，可以轻松尝试不同的服装搭配想法。Outfit.fm的主要优点是方便快捷，让用户可以在不实际穿上衣物的情况下，预先了解衣物搭配效果。Outfit.fm定位于提供一个虚拟试衣间的解决方案，为用户提供更便捷的购物体验。

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。

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。

AI助手，提供在线学习、研究和购物支持

ReadPal.ai是一款AI助手插件，可在任何网页上提供在线学习、研究或购物支持。它能够提供即时解释、摘要、推荐或更深入的见解，让您充分利用AI的力量丰富在线活动。设计精良，提供键盘快捷键、上下文菜单和一键提示，使AI助手既易于访问又不会打扰您的浏览体验。

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。

提供AI推荐和智能搜索功能的购物体验平台。

Unoffended Labs是一个提供AI推荐和智能搜索功能的购物体验平台。它通过AI技术为用户提供个性化的购物体验，帮助他们快速找到他们喜欢的商品。

OOTDiffusion是一个高度可控的虚拟服装试穿开源工具

OOTDiffusion是一个基于潜在扩散模型的虚拟服装试穿开源工具。它支持半身和全身两种模型,可以实现服装的自然融合。用户可以通过调节各种参数实现对试穿效果的精确控制,满足不同的需求。该工具开源在GitHub上,已获得超过300星的关注。

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。

3D虚拟试衣技术

GS-VTON是一种3D虚拟试衣技术，它通过使用高斯散射（3DGS）作为3D表示，实现了从2D虚拟试衣模型到3D空间的知识转移，同时提高了跨视图的一致性。该技术通过个性化的扩散模型，利用低秩适应（LoRA）微调，将个性化信息整合到预训练的2D虚拟试衣模型中。此外，它还提出了一个人物意识的3DGS编辑框架，以确保在编辑过程中保持一致的跨视图外观和高质量的3D几何结构。GS-VTON通过广泛的实验和与现有方法的比较分析，展示了其在3D虚拟试衣中的高保真度和先进的编辑能力，证明了其在3D虚拟试衣中的有效性。

领先的虚拟试穿技术，改变时尚活动和消费者体验。

FASHN 是一种创新的虚拟试穿技术，旨在帮助时尚行业提升客户体验与市场推广效率。通过 FASHN，用户可以快速生成虚拟试穿效果，帮助设计师、品牌及零售商更好地展示服装。该平台支持无需复杂训练即可使用，适合各种规模的时尚企业，助力他们在竞争激烈的市场中脱颖而出。

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。

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。

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。

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。