需求人群:
"IMAGDressing主要面向服装设计师、虚拟试衣软件开发者和研究人员。它通过提供逼真的服装生成和灵活的定制功能,帮助设计师快速预览设计效果,软件开发者实现虚拟试衣功能,研究人员则可以利用其进行相关领域的研究和探索。"
使用场景示例:
服装设计师使用IMAGDressing生成不同风格的服装效果图。
虚拟试衣软件开发者利用IMAGDressing实现用户在线试穿服装的功能。
研究人员使用IMAGDressing进行服装生成和虚拟试穿的相关研究。
产品特色:
简单架构:生成逼真的服装并支持用户驱动的场景编辑。
灵活插件兼容性:与IP-Adapter、ControlNet、T2I-Adapter和AnimateDiff等扩展插件集成。
快速定制:无需额外LoRA训练即可在几秒内实现快速定制。
支持文本提示:根据不同场景支持文本提示。
支持指定区域的服装更换(实验性功能)。
支持与ControlNet和IP-Adapter结合使用。
提供IGPair数据集:包含超过30万对服装和穿着图像。
使用教程:
1. 安装Python环境(推荐使用Anaconda或Miniconda)。
2. 安装PyTorch(版本需大于等于2.0.0)。
3. 安装CUDA(版本为11.8)。
4. 克隆IMAGDressing的GitHub仓库。
5. 安装依赖库:运行`pip install -r requirements.txt`。
6. 下载并安装所需的模型文件,如humanparsing和openpose模型文件。
7. 运行IMAGDressing的推理代码,进行服装生成和虚拟试穿。
8. 根据需要,结合ControlNet、IP-Adapter等扩展插件,增强功能。
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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。
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。
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。
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。
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服装虚拟模特生成器
aoGen是一个专注于生成AI服装虚拟模特的网站,它能够即时生成高质量的服装模特图片,并且成本低廉。该产品通过使用人工智能技术,帮助用户批量创建时尚模特,展示服装,并且与品牌的审美相匹配。它提供了一个全面的电子商务创意解决方案,包括AI模型、图片放大、手部修复、重绘和橡皮擦工具,帮助用户解锁创意,节省成本,提高效率。
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 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。
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。
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。
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。
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。
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。
利用AI生成时尚模特试衣照片,为您的服装品牌提供真实的时尚评论和推广内容。
VirtualTryOn.io是一款AI时尚模特生成器与虚拟试衣平台,可为服装品牌提供快速、易用的虚拟试衣解决方案。通过AI技术,用户可以在几分钟内生成具有时尚博主风格的试衣照片,节省拍摄成本,提升营销效果。
基于文本生成服装图像的AI模型
FLUX.1-dev LoRA Outfit Generator是一个文本到图像的AI模型,能够根据用户详细描述的颜色、图案、合身度、风格、材质和类型来生成服装。该模型使用了H&M Fashion Captions Dataset数据集进行训练,并基于Ostris的AI Toolkit进行开发。它的重要性在于能够辅助设计师快速实现设计想法,加速服装行业的创新和生产流程。
从穿着人身上生成平铺布料的模型
TryOffAnyone是一个用于从穿着人身上生成平铺布料的深度学习模型。该模型能够将穿着衣物的人的图片转换成布料平铺图,这对于服装设计、虚拟试衣等领域具有重要意义。它通过深度学习技术,实现了高度逼真的布料模拟,使得用户可以更直观地预览衣物的穿着效果。该模型的主要优点包括逼真的布料模拟效果和较高的自动化程度,可以减少实际试衣过程中的时间和成本。
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。
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。
基于LDM的服装驱动图像合成AI
MagicClothing是一种基于潜在扩散模型(LDM)的新型网络架构,专门用于服装驱动的图像合成任务。它能够根据文本提示生成穿着特定服装的定制化角色图像,同时确保服装细节的保留和对文本提示的忠实呈现。该系统通过服装特征提取器和自注意力融合技术,实现了高度的图像可控性,并且可以与ControlNet和IP-Adapter等其他技术结合使用,以提升角色的多样性和可控性。此外,还开发了匹配点LPIPS(MP-LPIPS)评估指标,用于评价生成图像与原始服装的一致性。
一款强大的在线AI图像生成与编辑工具,提供多种图像处理功能。
Picture AI 是一个基于人工智能的在线图像生成和编辑平台,它利用先进的AI技术帮助用户轻松创建和优化图像。该平台的主要优点是操作简单、功能多样且完全在线,无需下载或安装任何软件。它适用于各种用户,包括设计师、摄影师、普通用户等,能够满足从创意设计到日常图像处理的多种需求。目前该平台提供免费试用,用户可以根据自己的需求选择不同的功能和服务。
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。
3D 服装仿真建模软件,提升设计效率,降低样衣损耗。
Style3D是一款全新的 3D 服装仿真建模软件,采用了最新的 AI 技术来提升服装设计的效率和精准度。该软件不仅可以大幅降低实物样衣的制作成本,还能在设计阶段进行实时的效果评估和修改,使设计师能够更快速地迭代设计方案。由于其强大的模拟能力和直观的用户界面,Style3D被广泛应用于时尚、动画和游戏等多个行业。该软件的定价为付费制,用户可以根据需求选择不同的订阅方案。
利用尖端AI技术,将创意转化为高质量图像。
Flux AI 图像生成器是由Black Forest Labs开发的,基于革命性的Flux系列模型,提供尖端的文本到图像技术。该产品通过其120亿参数的模型,能够精确解读复杂的文本提示,创造出多样化、高保真的图像。Flux AI 图像生成器不仅适用于个人艺术创作,也可用于商业应用,如品牌视觉、社交媒体内容等。它提供三种不同的版本以满足不同用户的需求:Flux Pro、Flux Dev和Flux Schnell。
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