产品库

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。

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。

Photoshop与SD/SDForge/ComfyUI之间的通信插件

sd-ppp是一个允许用户在Adobe Photoshop和各种Stable Diffusion界面（如SD/SDForge/ComfyUI）之间进行通信的插件。它支持多层操作，包括文本层和图像层，能够处理多个文档和多个Photoshop实例，并允许用户在文档的特定区域工作。该插件对于设计师和艺术家来说是一个强大的工具，因为它可以简化工作流程，提高创作效率，并允许他们利用Stable Diffusion的强大功能来增强他们的设计和艺术作品。

根据人类指令修复和编辑照片的框架

PromptFix是一个综合框架，能够使扩散模型遵循人类指令执行各种图像处理任务。该框架通过构建大规模的指令遵循数据集，提出了高频引导采样方法来控制去噪过程，并设计了辅助提示适配器，利用视觉语言模型增强文本提示，提高模型的任务泛化能力。PromptFix在多种图像处理任务中表现优于先前的方法，并在盲恢复和组合任务中展现出优越的零样本能力。

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。

从多视角图像创建3D场景

CAT3D是一个利用多视角扩散模型从任意数量的输入图像生成新视角的3D场景的网站。它通过一个强大的3D重建管道，将生成的视图转化为可交互渲染的3D表示。整个处理时间（包括视图生成和3D重建）仅需一分钟。

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。

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。

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。

革命性的AI图像增强器

Deep Image是一款革命性的AI图像增强器，提供易于使用的应用程序，能够在几次点击之内自动增强照片，无需耗时的手动后期处理。它能够提高图像分辨率，去除噪点，进行锐化，进行光线和颜色校正，去除背景等。产品定价灵活，适用于多种场景，包括电子商务、艺术、房地产等。

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。

Civitai是一个AI艺术搜索引擎, 帮助你发现最佳的Stable Diffusion模型和图像

Civitai是一个专门为Stable Diffusion用户打造的AI艺术搜索引擎。它拥有海量标签化的模型和图像,支持按模型、艺术家、类别等进行搜索和浏览。Civitai会根据流行度和相关度对结果进行智能排序,帮你快速找到所需的模型和图片资源。它是使用Stable Diffusion的最佳搜索工具。

轻松创建高度吸引力的产品照片

breeze.ai是全球最佳的产品照片生成平台，使用先进的人工智能技术，为电子商务品牌提供轻松创建高度吸引力的产品照片的解决方案。它能帮助您轻松地为您的在线商店、社交媒体和营销活动创建高度吸引力的产品照片。breeze.ai的人工智能平台可以提供先进的图像处理功能，使您的产品照片更具创意和吸引力。定价灵活，适用于各种规模的电子商务品牌。breeze.ai可以帮助您提升产品销量和品牌形象，是电子商务领域的必备工具。

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。

灵活调整光源位置和强度的AI光照编辑工具

IC-Light V2-Vary是一款基于扩散模型的光照编辑工具，主要针对复杂光照场景中的图像生成和编辑问题，提供了光照一致性约束、大规模数据支持、精确光照编辑等功能。它通过物理光传输理论确保物体在不同光照条件下的表现可以线性组合，减少图像伪影，保持输出结果与实际物理光照条件一致。适用于摄影师、设计师及3D建模专业人士，同时为艺术创作者提供了更多可能性。

ComfyUI去水印工作流，一键去除水印。

ComfyUI Watermark Removal Workflow是一个专门设计用于去除图像水印的插件，它通过高效的算法帮助用户快速清除图片中的水印，恢复图片的原始美观。该插件由Exaflop Labs开发，结合了商业洞察和技术专长，旨在帮助企业实现具体的业务目标。产品背景信息显示，该团队由来自Google和Microsoft的软件工程师以及Intuit Credit Karma的产品经理组成，他们在机器学习系统方面拥有丰富的经验。产品的主要优点包括高效的水印去除能力、易用性以及对企业业务流程的优化。目前，该产品的具体价格和定位信息未在页面中提供。

基于扩散模型的2D视频生成系统，实现人-物交互动画。

AnchorCrafter是一个创新的扩散模型系统，旨在生成包含目标人物和定制化对象的2D视频，通过人-物交互（HOI）的集成，实现高视觉保真度和可控交互。该系统通过HOI-外观感知增强从任意多视角识别对象外观的能力，并分离人和物的外观；HOI-运动注入则通过克服对象轨迹条件和相互遮挡管理的挑战，实现复杂的人-物交互。此外，HOI区域重新加权损失作为训练目标，增强了对对象细节的学习。该技术在保持对象外观和形状意识的同时，也维持了人物外观和运动的一致性，对于在线商务、广告和消费者参与等领域具有重要意义。

基于文本生成姿态并进一步生成图像的模型

text-to-pose是一个研究项目，旨在通过文本描述生成人物姿态，并利用这些姿态生成图像。该技术结合了自然语言处理和计算机视觉，通过改进扩散模型的控制和质量，实现了从文本到图像的生成。项目背景基于NeurIPS 2024 Workshop上发表的论文，具有创新性和前沿性。该技术的主要优点包括提高图像生成的准确性和可控性，以及在艺术创作和虚拟现实等领域的应用潜力。

实时端到端自动驾驶的截断扩散模型

DiffusionDrive是一个用于实时端到端自动驾驶的截断扩散模型，它通过减少扩散去噪步骤来加快计算速度，同时保持高准确性和多样性。该模型直接从人类示范中学习，无需复杂的预处理或后处理步骤，即可实现实时的自动驾驶决策。DiffusionDrive在NAVSIM基准测试中取得了88.1 PDMS的突破性成绩，并且能够在45 FPS的速度下运行。

一种用于零样本定制图像生成的扩散自蒸馏技术

Diffusion Self-Distillation是一种基于扩散模型的自蒸馏技术，用于零样本定制图像生成。该技术允许艺术家和用户在没有大量配对数据的情况下，通过预训练的文本到图像的模型生成自己的数据集，进而微调模型以实现文本和图像条件的图像到图像任务。这种方法在保持身份生成任务的性能上超越了现有的零样本方法，并能与每个实例的调优技术相媲美，无需测试时优化。

4D场景创建工具，使用多视图视频扩散模型

CAT4D是一个利用多视图视频扩散模型从单目视频中生成4D场景的技术。它能够将输入的单目视频转换成多视角视频，并重建动态的3D场景。这项技术的重要性在于它能够从单一视角的视频资料中提取并重建出三维空间和时间的完整信息，为虚拟现实、增强现实以及三维建模等领域提供了强大的技术支持。产品背景信息显示，CAT4D由Google DeepMind、Columbia University和UC San Diego的研究人员共同开发，是一个前沿的科研成果转化为实际应用的案例。

多功能大规模扩散模型，支持双向图像合成与理解。

OneDiffusion是一个多功能、大规模的扩散模型，它能够无缝支持双向图像合成和理解，覆盖多种任务。该模型预计将在12月初发布代码和检查点。OneDiffusion的重要性在于其能够处理图像合成和理解任务，这在人工智能领域是一个重要的进步，尤其是在图像生成和识别方面。产品背景信息显示，这是一个由多位研究人员共同开发的项目，其研究成果已在arXiv上发表。

利用人工智能购买数百万种产品

Agora是一款针对电商产品的人工智能搜索引擎，它索引了8100家Shopify和WooCommerce商店销售的400万种产品，并使它们能够通过单次购物车交易轻松购买。Agora不持有任何库存，将付款转给商家，并提供订单跟踪链接，显示来自不同商店的产品的运输状态。通过聚合产品供应，Agora还增加了图像搜索、类似产品推荐、价格提醒等AI功能，以增强客户体验。Agora完全免费使用，支持客户以访客身份搜索、购买和跟踪订单。

基于AI的先进图像抠图软件，提供精准背景去除。

Aiarty Image Matting是一款适用于AI PC的先进图像抠图软件，采用高级alpha抠图技术处理头发、毛发及透明物体，并实现前景与背景的无缝融合。该产品利用深度学习技术，通过320K HQ 4K图像训练数据集，提供4个AI模型用于智能抠图，3种算法用于边缘优化，以及4个手动调节工具和5种内置效果。它适用于电商和设计领域，能够批量替换产品图像背景，智能识别物体，一次性替换背景，处理最多3000张产品照片。产品背景信息显示，首发限免活动将于2024年12月2日结束，之后将转为付费软件。

一个用于创建简单漫画的扩展功能。

该产品是一个用于Stable Diffusion的扩展，允许用户在WebUI中创建简单的漫画。它支持多种语言，提供直观的界面和丰富的功能，适合漫画创作者和设计师使用。该工具的主要优点包括易于使用的拖放界面、丰富的面板布局选择和图像处理功能，适合各种水平的用户。该产品是免费的，定位于为漫画创作者提供高效的工具。

自定义Redux效果强度的图像处理工具

ComfyUI_AdvancedRefluxControl是一个自定义节点工具，用于控制Redux模型中条件图像对最终图像的影响强度。Redux模型通常用于生成图像的多个变体，但不支持根据提示改变图像。此工具通过添加自定义节点，允许用户调整Redux效果的强度，支持非方形图像和带遮罩的条件图像，从而增强图像生成的灵活性和控制力。

基于扩散模型的音频驱动人像和动物图像动画技术

JoyVASA是一种基于扩散模型的音频驱动人像动画技术，它通过分离动态面部表情和静态3D面部表示来生成面部动态和头部运动。这项技术不仅能够提高视频质量和唇形同步的准确性，还能扩展到动物面部动画，支持多语言，并在训练和推理效率上有所提升。JoyVASA的主要优点包括更长视频生成能力、独立于角色身份的运动序列生成以及高质量的动画渲染。