产品库

用AI轻松去除和替换照片中的衣服，预设或文本提示皆可，无需设计技能。

AI Clothes Remover是一款基于人工智能技术的图像编辑工具，它依托先进的AI模型，能精准识别并处理照片中的衣物。这款产品的重要性在于为用户提供了便捷、高效的服装替换解决方案。其主要优点包括操作简单，无需专业设计技能；功能丰富，支持预设服装、自定义图片和文本提示三种换装方式；能保证生成的人体比例和皮肤效果自然真实。产品定位面向广大有图像编辑需求的用户，无论是普通消费者进行日常娱乐，还是电商从业者用于商品展示。目前该产品免费使用，为用户带来了零成本的体验。

SAM 3D：AI驱动，秒速将2D图像转化为专业级3D模型

SAM 3D是一款由人工智能驱动的3D重建平台，它基于先进的SAM（Segment Anything Model）技术，实现了将单张2D照片转化为精确、全纹理3D模型的突破。该平台打破了传统3D建模的壁垒，无需昂贵设备和专业技术知识，为全球开发者、设计师、研究人员和内容创作者提供了企业级的3D重建能力。其重要性在于降低了3D建模的门槛，使更多人能够轻松获得高质量的3D模型。价格方面，提供免费使用，无需信用卡信息。产品定位是为各行业提供便捷、高效的3D重建解决方案。

Meta的单图像3D重建模型，融合SAM 3分割与几何纹理布局预测生成3D资产

sam3d是Meta推出的研究级单图像3D重建模型，它将SAM 3的开放词汇分割与几何、纹理和布局预测相融合，能直接从单张RGB图像生成3D资产。该模型具有开源的检查点、推理代码和基准数据集，方便进行可重复的研究和生产试点。其重要性在于降低了3D重建的硬件和设置复杂度，提高了重建效率。主要优点包括单图像输入、开放词汇分割、开放生态系统、适用于XR、高效输入和有明确的评估套件等。产品免费开源，定位于创意工具、电商AR购物、机器人感知和科学可视化等领域。

专注于古风服饰设计的智能图像技术工具平台。

神力霓裳是一个致力于帮助设计师进行古风服饰设计的工具平台，利用先进的智能图像技术，用户能够快速生成符合历史时期服饰风格的设计图。平台提供了丰富的自定义选项，适合设计师、艺术家以及古风爱好者进行创作与研究。

WearView利用AI生成时尚模特，快速创建逼真时尚图片，成本大幅降低。

WearView是一款专注于时尚领域的AI技术平台，其核心功能是利用人工智能生成时尚模特并创建专业的时尚摄影图片。该平台的重要性在于为时尚行业提供了一种高效、低成本的内容创作解决方案。主要优点包括：节省时间和成本，无需进行昂贵的摄影拍摄和聘请模特，能将视觉制作成本降低90%；速度快，仅需15 - 30秒即可生成专业的时尚照片；功能强大，拥有虚拟试穿、AI模特创建等多种实用功能；可实现品牌一致性，确保模特形象在多个活动和拍摄中保持一致。其定位是面向时尚设计师、电商品牌和内容创作者等，帮助他们轻松、高效地创建时尚内容。价格方面文档虽未明确提及，但提到有商业使用权限且无额外使用费用，推测可能是付费或免费试用模式。

Creamoda是AI驱动的时尚设计平台，提供背景移除、虚拟试穿等功能

Creamoda是一个由人工智能驱动的时尚设计与供应链平台，为独立时尚品牌和零售商提供从设计到批发的一站式服务。其重要性在于利用AI技术简化了时尚设计流程，提高了设计效率和创新能力。主要优点包括能够快速生成多种风格的设计图像，提供丰富的AI工具如背景移除、虚拟试穿等，还能帮助用户将设计投入生产并推向市场。产品背景方面，它由CHIMER AI PTE LTD开发。关于价格，页面未提及。该平台的定位是服务于独立时尚品牌和零售商，助力他们在时尚行业中更高效地进行设计和生产。

使用AI在几秒钟内将想法转化为定制T恤、连帽衫和服装。免费设计生成，优质印刷，全球配送。

YouWear.ai是一个使用人工智能技术快速生成定制服装设计的平台。用户可以上传照片或提供想法，AI会将其转化为适合印刷的图形。产品提供免费设计生成功能，用户只需在下单时支付费用。

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。

DiffSplat 是一个从文本提示和单视图图像生成 3D 高斯点云的生成框架。

DiffSplat 是一种创新的 3D 生成技术，能够从文本提示和单视图图像快速生成 3D 高斯点云。该技术通过利用大规模预训练的文本到图像扩散模型，实现了高效的 3D 内容生成。它解决了传统 3D 生成方法中数据集有限和无法有效利用 2D 预训练模型的问题，同时保持了 3D 一致性。DiffSplat 的主要优点包括高效的生成速度（1~2 秒内完成）、高质量的 3D 输出以及对多种输入条件的支持。该模型在学术研究和工业应用中具有广泛前景，尤其是在需要快速生成高质量 3D 模型的场景中。

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。

高保真视频编码，适用于大运动场景的视频自编码器。

这是一个视频变分自编码器（VAE），旨在减少视频冗余并促进高效视频生成。该模型通过观察发现，将图像VAE直接扩展到3D VAE会引入运动模糊和细节失真，因此提出了时间感知的空间压缩以更好地编码和解码空间信息。此外，该模型还集成了一个轻量级的运动压缩模型以实现进一步的时间压缩。通过利用文本到视频数据集中固有的文本信息，并在模型中加入文本指导，显著提高了重建质量，特别是在细节保留和时间稳定性方面。该模型还通过在图像和视频上进行联合训练来提高其通用性，不仅提高了重建质量，还使模型能够执行图像和视频的自编码。广泛的评估表明，该方法的性能优于最近的强基线。

从单张图片重建逼真的3D人体模型

PSHuman是一个创新的框架，它利用多视图扩散模型和显式重构技术，从单张图片中重建出逼真的3D人体模型。这项技术的重要性在于它能够处理复杂的自遮挡问题，并且在生成的面部细节上避免了几何失真。PSHuman通过跨尺度扩散模型联合建模全局全身形状和局部面部特征，实现了细节丰富且保持身份特征的新视角生成。此外，PSHuman还通过SMPL-X等参数化模型提供的身体先验，增强了不同人体姿态下的跨视图身体形状一致性。PSHuman的主要优点包括几何细节丰富、纹理保真度高以及泛化能力强。

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。

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。

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。

3D高斯生成技术，实现任意未摆姿势图像的3D重建

LucidFusion是一个灵活的端到端前馈框架，用于从未摆姿势、稀疏和任意数量的多视图图像中生成高分辨率3D高斯。该技术利用相对坐标图（RCM）来对齐不同视图间的几何特征，使其在3D生成方面具有高度适应性。LucidFusion能够与原始单图像到3D的流程无缝集成，生成512x512分辨率的详细3D高斯，适合广泛的应用场景。