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。
使用 ImgEdify 的 AI 驱动工具提升您的图像。
ImgEdify是一家专业的AI图像编辑平台,提供一体化的图像创作与编辑套件,包括风格转换、虚拟试衣、文字转图像等功能。其主要优点在于提供高质量、即时的图像处理结果,适用于创作者、设计师和营销人员。
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。
AI试穿应用,将产品转化为模特照片,无需摄影即可实现。
Ecom Design Lab是一款AI试穿应用,可将产品转化为模特照片,节省摄影成本。其主要优点在于快速生成高质量模特试穿照片,提高产品展示效果,无需实际拍摄。价格分为Pro和Ultimate两种方案,适合不同规模的商家。
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。
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。
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。
可控人物图像生成模型
Leffa是一个用于可控人物图像生成的统一框架,它能够精确控制人物的外观(例如虚拟试穿)和姿态(例如姿态转移)。该模型通过在训练期间引导目标查询关注参考图像中的相应区域,减少细节扭曲,同时保持高图像质量。Leffa的主要优点包括模型无关性,可以用于提升其他扩散模型的性能。
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。
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。
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。
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。
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。
利用AI技术,提供个性化购物体验和产品推荐
Google Shopping是一个利用人工智能技术,帮助用户在超过45亿的产品列表中找到相关产品、发现个性化选项并找到最低价的在线购物平台。它通过AI生成的简报,为用户提供购物研究的智能展示,简化了用户的购物研究过程。此外,它还包括虚拟试穿功能、AR购物工具等,帮助用户更有信心地购物。Google Shopping的个性化主页还会根据用户的偏好,提供可购物的产品和视频,使用户能够根据自己的喜好进行购物。
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