需求人群:
"M&M VTO适合时尚设计师、服装零售商和消费者使用。设计师可以通过它来展示服装搭配效果,零售商可以提供给顾客虚拟试穿体验,而消费者则可以在家中试穿不同的服装组合,无需实际试穿。"
使用场景示例:
时尚品牌使用M&M VTO为客户提供在线试穿服务。
服装设计师利用该技术在设计阶段预览服装搭配效果。
消费者通过M&M VTO在购买前预览服装在自己身上的穿着效果。
产品特色:
单阶段扩散模型,无需超分辨率级联,能够混合搭配多件服装。
VTO UNet Diffusion Transformer架构设计,有效分离去噪和人物特定特征。
通过文本输入控制多件服装的布局。
优化人物特征嵌入,提高特定输入图像的人物身份识别。
支持多件服装的虚拟试穿,包括上衣、下装等。
通过交互式试穿演示,用户可以选择不同的上衣、下装和人物或试穿效果。
支持服装布局编辑,如卷起袖子、塞进衬衫等。
使用教程:
访问M&M VTO的官方网站。
上传想要试穿的服装图片。
输入服装布局的文本描述,如‘卷起袖子,衬衫塞进裤子’。
上传一张人物图片,可以是用户自己的全身照。
选择‘开始试穿’按钮,系统将自动处理并生成试穿效果。
在生成的试穿效果中,用户可以调整服装的细节,如衣袖长度、衬衫是否塞进裤子等。
完成编辑后,可以保存或分享试穿效果。
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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。
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。
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。
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。
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。
AI图像编辑平台
autoRetouch是一款基于人工智能的图像编辑平台,可以帮助用户快速批量处理产品图像。它提供了丰富的编辑工具,包括背景去除、虚拟模特、背景定制和皮肤磨皮等功能。autoRetouch可以帮助用户提升产品形象,节省时间和成本。定价灵活,每张图像仅需0.25欧元起。
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。
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。
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。
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。
AI图像编辑器
Storia Lab是一款AI图像编辑器,能够自动修复图像中的文字、清理图像、去除背景、更改背景、将素描转化为图像、生成图像变体、提高图像分辨率、将光栅图像转化为矢量图像等。其功能强大,操作简便,适用于个人和企业用户。定价灵活,可根据用户需求选择不同的套餐。
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。
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。
实时图像编辑平台
Adversarial Diffusion Distillation是一个实时图像编辑平台,可以通过手机、平板电脑或计算机将任何物理媒介转换为数字媒介,并在任何地方进行编辑。它使用先进的计算机视觉技术,可以快速、轻松地将物理媒介转换为数字媒介,包括纸张、墙壁、白板、书籍等。Adversarial Diffusion Distillation可以帮助用户提高工作效率,减少时间和成本。
AI技术赋能的图像编辑工具
Fai-Fuzer是一个基于AI技术的图像编辑工具,它能够通过先进的控制网络技术,实现对图像的精确编辑和控制。该工具的主要优点在于其高度的灵活性和精确性,可以广泛应用于图像修复、美化以及创意编辑等领域。
图像编辑工具
Edit Anything 是一款功能强大的图像编辑工具,可以对图像进行各种编辑和生成操作。它基于 Segment Anything、ControlNet、Stable Diffusion 等技术,支持跨图像区域拖拽和合并、服装编辑、发型编辑、彩色隐形眼镜等功能。它还支持根据草图生成图像,并提供了美颜编辑和生成功能。用户可以根据需求自定义编辑布局,支持文本引导编辑和对象分割编辑等功能。Edit Anything 的应用场景广泛,可以应用于设计、艺术创作、摄影后期处理等领域。
大规模图像编辑数据集
UltraEdit是一个大规模的图像编辑数据集,包含约400万份编辑样本,自动生成,基于指令的图像编辑。它通过利用大型语言模型(LLMs)的创造力和人类评估员的上下文编辑示例,提供了一个系统化的方法来生产大规模和高质量的图像编辑样本。UltraEdit的主要优点包括:1) 它通过利用大型语言模型的创造力和人类评估员的上下文编辑示例,提供了更广泛的编辑指令;2) 其数据源基于真实图像,包括照片和艺术作品,提供了更大的多样性和减少了偏见;3) 它还支持基于区域的编辑,通过高质量、自动生成的区域注释得到增强。
时尚搭配,展现你的风采!
Runwayy是一款帮助您选择出色服装并展示风格的应用。它提供改进的服装搜索功能,适用于iPhone和Mac,无需收费。用户可在iOS 16.0或更高版本的iPhone上使用,也可在macOS 13.0或更高版本的Mac上使用(需搭载Apple M1芯片或更高版本)。该应用不收集任何数据,适合年龄为9+的用户。
无反转图像编辑与自然语言
InfEdit是一款使用自然语言进行无反转图像编辑的产品。用户可以通过输入自然语言指令来编辑图像,无需进行繁琐的手动操作。该产品具有高效、直观的编辑方式,适用于个人和专业用户。定价灵活,定位为提高图像编辑效率的工具。
快速高质量的基于拖拽的图像编辑技术
InstaDrag 是一种快速高质量的基于拖拽的图像编辑技术,利用视频中的信息进行训练,能够在大约 1 秒内实现像素级控制。通过消除梯度导向等耗时操作,提高了编辑速度和准确性。该技术能够广泛应用于图像编辑领域。
智能交互式图像编辑系统
MagicQuill是一个集成的图像编辑系统,旨在支持用户快速实现创意。该系统以简洁而功能强大的界面为起点,使用户能够通过简单的几笔操作表达他们的想法,如插入元素、擦除对象、改变颜色等。这些交互由多模态大型语言模型(MLLM)实时监控,以预测用户意图,无需输入提示。最后,我们应用强大的扩散先验,通过精心学习的双分支插件模块,精确控制编辑请求。
实现风格感知的拖放式图像编辑
Magic Insert 是一种创新的图像编辑技术,它允许用户将任意风格的图像主题拖放到另一种风格的目标图像中,并实现风格感知和逼真的插入。这项技术通过解决风格感知个性化和在风格化图像中进行真实对象插入的两个子问题,正式定义了风格感知拖放的问题,并提出了一种方法来解决它。Magic Insert 的方法显著优于传统的图像修复技术。此外,还提供了一个名为 SubjectPlop 的数据集,以促进该领域的评估和未来发展。
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。
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。
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。
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