通过测量您的身体数据，快速确定您的体型，帮助您找到最适合您的服装款式。
体型计算器是一个能够根据您的测量数据确定您的体型，并为您提供适合的服装款式建议的工具。其主要优点包括准确的体型分析、个性化的饮食计划以及跟踪和实现健康目标。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
基于DIT模型自注意力能力的单概念迁移研究
Comfyui_Object_Migration是一个实验性项目，专注于Stable Diffusion (SD)模型。该项目通过使用DIT模型的自注意力能力，实现了在单次生成的图像中，同一对象或角色保持高度一致性。项目通过简化预处理逻辑，开发出了一种高效的迁移方法，能够引导模型关注所需内容，提供惊人的一致性。目前已开发出适用于服装的迁移模型，能够实现卡通服装到现实风格或现实服装到卡通风格的迁移，并通过权重控制激发设计创造力。
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。
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。
个性化服装生成器，轻松变换你的装扮。
Dressplay是一个创新的在线服装生成器，允许用户通过简单的步骤生成个性化的服装。它利用先进的图像处理技术，让用户能够选择服装区域、目标人物以及想要穿戴的服装，从而创造出逼真的服装效果。Dressplay背后的技术不仅提高了服装设计的效率，也为用户提供了一种全新的个性化体验。目前，Dressplay提供免费试用，用户可以通过网页访问并体验其功能。
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。
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。
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。
视频虚拟试穿技术
ViViD是一个利用扩散模型进行视频虚拟试穿的新框架。它通过设计服装编码器提取精细的服装语义特征，并引入轻量级姿态编码器以确保时空一致性，生成逼真的视频试穿效果。ViViD收集了迄今为止规模最大、服装类型最多样化、分辨率最高的视频虚拟试穿数据集。
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。
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。
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