TryOnDiffusion

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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。

需求人群:

"该技术主要面向时尚设计师、服装零售商和消费者,能够帮助他们在虚拟环境中预览服装在不同人身上的效果,从而提高设计效率和购物体验。"

使用场景示例:

时尚设计师使用TryOnDiffusion预览新款服装在模特身上的效果

服装零售商利用该技术为客户提供个性化的试穿体验

消费者通过TryOnDiffusion在线试穿服装,做出购买决策

产品特色:

基于扩散架构的服装试穿可视化生成

通过交叉注意力机制隐式变形服装

统一过程中实现服装变形和人物融合,而非两个独立任务

在128×128和256×256分辨率下分别进行图像处理

使用线性层和注意力机制融合人物和服装的姿态嵌入

通过FiLM在所有尺度上调节两个UNets的特征

支持多人试穿同一服装和同一人试穿不同服装的场景

使用教程:

步骤1: 准备一张目标人物的图片和一张服装图片

步骤2: 对人物图片进行分割,创建“服装无关的RGB”图像

步骤3: 对服装图片进行分割,并计算人物和服装的姿态

步骤4: 将处理好的输入数据送入128×128 Parallel-UNet进行初步图像生成

步骤5: 将生成的128x128试穿图像与条件输入一起送入256×256 Parallel-UNet

步骤6: 从256×256 Parallel-UNet获取输出,并进行标准超分辨率扩散处理,生成1024×1024的图像

步骤7: 根据需要调整和优化生成的试穿效果

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