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。
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。
免费在线AI服装试穿体验
Kolors Virtual Try On是一个利用先进AI技术提供在线虚拟试衣服务的平台。它通过虚拟建模帮助用户在真实环境中可视化服装产品,减少因尺码不合或款式不满意导致的退换货成本。用户可以随时随地试穿服装,做出更明智的购物选择。该平台兼容多个平台,提供个性化推荐,并且支持移动设备使用。Kolors Virtual Try On的隐私政策确保用户数据安全,所有上传的照片在处理后会被安全删除。
2D肖像视频转4D高斯场编辑工具
PortraitGen是一个基于多模态生成先验的2D肖像视频编辑工具,能够将2D肖像视频提升到4D高斯场,实现多模态肖像编辑。该技术通过追踪SMPL-X系数和使用神经高斯纹理机制,可以快速生成3D肖像并进行编辑。它还提出了一种迭代数据集更新策略和多模态人脸感知编辑模块,以提高表情质量和保持个性化面部结构。
免费的惊艳虚拟换装工具
Kolors虚拟试妆AI是一种创新的人工智能技术,它允许用户在不实际穿着的情况下虚拟试穿衣服。用户可以通过上传个人照片和所需衣物的图像,AI会生成用户穿着所选服装的真实可视化效果。这项技术不仅为用户带来了便利,使他们能够从舒适的家中尝试不同的风格,而且还通过提供个性化的时尚体验来提高购物体验的准确性和效率。对于服装零售商来说,Kolors虚拟试穿AI提供了对用户试穿数据的深入分析,使他们能够了解市场趋势和消费者偏好,从而优化产品线和营销策略。
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。
使用AI技术在任何电商平台虚拟试穿衣物。
Visual Try-On Chrome Extension是一款Chrome浏览器插件,利用人工智能图像处理技术,让用户能够在任何电子商务网站上虚拟试穿衣物。该插件通过OpenAI GPT-4捕捉产品主图,上传用户图片至Cloudinary,使用Hugging Face上的Kolors模型进行AI处理,并将结果存储在浏览器缓存中以提高可用性。它保护用户隐私,不将个人数据或图片发送至服务器,仅在Hugging Face进行AI处理时例外。
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。
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。
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。
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