产品库

FitDiT 是一种用于高保真虚拟试衣的新型服装感知增强技术。

FitDiT 旨在解决图像基础虚拟试衣中高保真度和鲁棒性不足的问题，通过引入服装纹理提取器和频域学习，以及采用扩张松弛掩码策略，显著提升了虚拟试衣的贴合度和细节表现，其主要优点是能够生成逼真且细节丰富的服装图像，适用于多种场景，具有较高的实用价值和竞争力，目前尚未明确具体价格和市场定位。

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。

交互式模块化服装生成

IMAGDressing是一个交互式模块化服装生成模型，旨在为虚拟试穿系统提供灵活和可控的定制化服务。该模型通过结合CLIP的语义特征和VAE的纹理特征，使用混合注意力模块将这些特征整合到去噪UNet中，确保用户可以控制编辑。此外，IMAGDressing还提供了IGPair数据集，包含超过30万对服装和穿着图像，建立了标准的数据组装流程。该模型可以与ControlNet、IP-Adapter、T2I-Adapter和AnimateDiff等扩展插件结合使用，增强多样性和可控性。

一种从2D图像学习3D人体生成的结构化潜在扩散模型。

StructLDM是一个结构化潜在扩散模型，用于从2D图像学习3D人体生成。它能够生成多样化的视角一致的人体，并支持不同级别的可控生成和编辑，如组合生成和局部服装编辑等。该模型在无需服装类型或掩码条件的情况下，实现了服装无关的生成和编辑。项目由南洋理工大学S-Lab的Tao Hu、Fangzhou Hong和Ziwei Liu提出，相关论文发表于ECCV 2024。

一种基于扩散变换器网络的高动态、逼真肖像图像动画技术。

Hallo3是一种用于肖像图像动画的技术，它利用预训练的基于变换器的视频生成模型，能够生成高度动态和逼真的视频，有效解决了非正面视角、动态对象渲染和沉浸式背景生成等挑战。该技术由复旦大学和百度公司的研究人员共同开发，具有强大的泛化能力，为肖像动画领域带来了新的突破。

SVFR是一个用于视频人脸修复的统一框架。

SVFR（Stable Video Face Restoration）是一个用于广义视频人脸修复的统一框架。它整合了视频人脸修复（BFR）、着色和修复任务，通过利用Stable Video Diffusion（SVD）的生成和运动先验，并结合统一的人脸修复框架中的任务特定信息，有效结合了这些任务的互补优势，增强了时间连贯性并实现了卓越的修复质量。该框架引入了可学习的任务嵌入以增强任务识别，并采用新颖的统一潜在正则化（ULR）来鼓励不同子任务之间的共享特征表示学习。此外，还引入了面部先验学习和自引用细化作为辅助策略，以进一步提高修复质量和时间稳定性。SVFR在视频人脸修复领域取得了最先进的成果，并为广义视频人脸修复建立了新的范式。

多模态大型模型，处理文本、图像和视频数据

Valley是由字节跳动开发的尖端多模态大型模型，能够处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果，比其他开源模型表现更优。在OpenCompass测试中，与同规模模型相比，平均得分大于等于67.40，在小于10B模型中排名第二。Valley-Eagle版本参考了Eagle，引入了一个可以灵活调整令牌数量并与原始视觉令牌并行的视觉编码器，增强了模型在极端场景下的性能。

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。

行业领先的面部操作平台

FaceFusion Labs 是一个专注于面部操作的领先平台，它利用先进的技术来实现面部特征的融合和操作。该平台主要优点包括高精度的面部识别和融合能力，以及对开发者友好的API接口。FaceFusion Labs 背景信息显示，它在2024年10月15日进行了初始提交，由Henry Ruhs主导开发。产品定位为开源项目，鼓励社区贡献和协作。

专注于计算机视觉和机器学习领域的研究与创新的博客网站

Shangchen Zhou 是一位在计算机视觉和机器学习领域有着深厚研究背景的博士生，他的工作主要集中在视觉内容增强、编辑和生成AI（2D和3D）上。他的研究成果广泛应用于图像和视频的超分辨率、去模糊、低光照增强等领域，为提升视觉内容的质量和用户体验做出了重要贡献。

统一多模态理解和生成的单一变换器

Show-o是一个用于多模态理解和生成的单一变换器模型，它能够处理图像字幕、视觉问答、文本到图像生成、文本引导的修复和扩展以及混合模态生成。该模型由新加坡国立大学的Show Lab和字节跳动共同开发，采用最新的深度学习技术，能够理解和生成多种模态的数据，是人工智能领域的一大突破。

多模态视觉任务的高效转换模型

LLaVA-OneVision是一款由字节跳动公司与多所大学合作开发的多模态大型模型（LMMs），它在单图像、多图像和视频场景中推动了开放大型多模态模型的性能边界。该模型的设计允许在不同模态/场景之间进行强大的迁移学习，展现出新的综合能力，特别是在视频理解和跨场景能力方面，通过图像到视频的任务转换进行了演示。

玩转热门主流 AI 模型，并接入在你的产品中

X Model 是一个集成热门主流 AI 模型的平台，用户可以在其产品中轻松接入这些模型。它的主要优点包括多样的模型选择、高质量的输出结果以及简单易用的接入流程。X Model 价格灵活，适用于各种规模的业务。

将您的角色照片转换成粘土动画风格的图像

粘土 AI 是一款 AI 工具，可以将照片转换成粘土动画风格的图像。通过分析面部特征，生成逼真的效果，提供灵活的编辑功能。价格定位为免费使用。使用比较简单，上传你的照片并提交，稍等10-20 秒可以获得粘土动画风格的图像。

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。

通过对比对齐进行 Pure 和 Lightning ID 定制

PuLID 是一个专注于人脸身份定制的深度学习模型，通过对比对齐技术实现高保真度的人脸身份编辑。该模型能够减少对原始模型行为的干扰，同时提供多种应用，如风格变化、IP融合、配饰修改等。

智能一键抠图、高清、修复、转卡通

图可丽利用人工智能和计算机视觉的力量，提供各种产品，使生活更容易，工作更富有成效。提供一键抠图、视频抠图、照片动漫化等功能，满足不同用户需求。

AI 图像擦除器，轻松删除照片中不需要的人、物体、文字和水印。

AI 图像擦除器是一款基于人工智能技术的工具，能够快速、简单地从照片中删除不需要的内容，提高照片的整体质量。该工具操作简便，免费使用，适用于个人和专业用户。

视频超分辨率模型，细节丰富

VideoGigaGAN是一款基于大规模图像上采样器GigaGAN的视频超分辨率(VSR)模型。它能够生成具有高频细节和时间一致性的视频。该模型通过添加时间注意力层和特征传播模块，显著提高了视频的时间一致性，并使用反锯齿块减少锯齿效应。VideoGigaGAN在公共数据集上与最先进的VSR模型进行了比较，并展示了8倍超分辨率的视频结果。

使用 LCM-Lookahead 技术的文本到图像个性化模型

LCM-Lookahead for Encoder-based Text-to-Image Personalization 是一种使用 LCM-Lookahead 技术的文本到图像个性化模型，它可以通过在模型训练和分类器指导中传播图像空间损失来实现更好的身份保真度，同时保留布局多样性和提示对齐。

一种通过计数事实数据集和自举监督实现真实物体删除和插入的方法

ObjectDrop是一种监督方法,旨在实现照片级真实的物体删除和插入。它利用了一个计数事实数据集和自助监督技术。主要功能是可以从图像中移除物体及其对场景产生的影响(如遮挡、阴影和反射),也能够将物体以极其逼真的方式插入图像。它通过在一个小型的专门捕获的数据集上微调扩散模型来实现物体删除,而对于物体插入,它采用自助监督方式利用删除模型合成大规模的计数事实数据集,在此数据集上训练后再微调到真实数据集,从而获得高质量的插入模型。相比之前的方法,ObjectDrop在物体删除和插入的真实性上有了显著提升。

将您的草图转化为精致图像

Scribble Diffusion利用人工智能将您的草图转化为精致图像。用户可以上传草图并获得优化后的图像。产品定位为为用户提供便捷的图像处理功能，提升设计效率。

实时一步潜在扩散模型,可用图像条件控制生成

SDXS是一种新的扩散模型,通过模型微型化和减少采样步骤,大幅降低了模型延迟。它利用知识蒸馏来简化U-Net和图像解码器架构,并引入了一种创新的单步DM训练技术,使用特征匹配和分数蒸馆。SDXS-512和SDXS-1024模型可在单个GPU上分别实现约100 FPS和30 FPS的推理速度,比之前模型快30至60倍。此外,该训练方法在图像条件控制方面也有潜在应用,可实现高效的图像到图像翻译。

利用人工智能技术为您的图像创建全新的风格和版本

Freepik Reimagine是一款基于人工智能的图像创作工具,可以利用先进的AI算法为您的现有图像创建全新的版本和风格。无需繁琐的编辑操作,只需上传图像并设置所需的变化,AI就能自动生成全新的图像变体。该工具具有强大的创作能力,可以根据用户需求改变图像的风格、构图、色彩等元素,为您带来无限的创意可能。同时,它操作简单,即使是没有专业背景的用户也能快速上手。无论您是设计师、艺术家还是创意爱好者,都可以利用Freepik Reimagine激发无穷创意,提高工作效率。该工具目前处于公测阶段,免费使用。

GoEnhance AI是一款基于AI的图文增强工具

GoEnhance AI是一款基于人工智能的图像和视频增强工具。它可以实现视频到视频、图像增强和超分辨率scaling等功能。GoEnhance AI采用了最先进的深度学习算法,可以增强和上采样图像到极致的细节和高分辨率。它简单易用,功能强大,是创作者、设计师等用户释放创意的绝佳工具。

快速智能去背景

RMBG是一个基于人工智能的图像背景去除工具,可以在几秒内自动去掉图片中的背景。该工具使用前沿的深度学习算法,无需任何人工操作就可以快速高效地实现图片背景的消除。RMBG完全免费,用户可以随意上传图片进行处理,非常方便。

多模态视觉语言模型

MouSi是一种多模态视觉语言模型，旨在解决当前大型视觉语言模型（VLMs）面临的挑战。它采用集成专家技术，将个体视觉编码器的能力进行协同，包括图像文本匹配、OCR、图像分割等。该模型引入融合网络来统一处理来自不同视觉专家的输出，并在图像编码器和预训练LLMs之间弥合差距。此外，MouSi还探索了不同的位置编码方案，以有效解决位置编码浪费和长度限制的问题。实验结果表明，具有多个专家的VLMs表现出比孤立的视觉编码器更出色的性能，并随着整合更多专家而获得显著的性能提升。

AI图像生成器，每日3张免费AI图像

AI Photo Wizard是一款强大的图像处理工具，利用人工智能技术实现图像到图像的转换。它每日提供3张免费的AI图像，支持图像滤镜和背景移除功能。用户可以通过上传图片或输入提示来生成图像。

一键打造多样化的造型

光化人工智能是一个网页应用,能够通过上传一张自拍照,使用人工智能技术生成多种不同造型。支持轻松尝试不同发型、性别、肤色,以及流行时尚元素,充分发挥想象力。

多功能AI应用，一分钟让你高效

1min.AI是一个多功能的人工智能应用，提供多种AI功能，并且不断扩展。用户可以与多个智能模型进行对话，生成高分辨率图像，提升图像质量，生成类似图像，用文本指令编辑图像，转录音频，翻译音频，文本转语音等。产品定价合理，提供免费试用计划，订阅价格合理，用户只需为使用的功能付费，安全支付保障。另外，1min.AI还提供额外的信用购买选项，每日免费信用额度以及推荐奖励计划。用户可以根据需求灵活购买信用额度，并享受每日免费信用额度。企业用户还可根据需求定制服务套餐。