TryOnDiffusion
辅助创作
2024-10-27 15:08
一种创新的虚拟试衣技术,基于两个UNet的扩散架构,能够生成人物穿上不同服装的可视化效果图。这项技术在保留服装细节的同时,能够适应人体的姿势和形状变化,提供了一种高质量、逼真的试穿图像生成解决方案。
项目参数:
项目介绍:
核心特点
服装细节保留:在适应人体姿势和形状变化的同时,保持服装细节。
高质量图像生成:利用并行UNet扩散式架构,生成高质量、逼真的试穿图像。
无需文本输入:使用图像扩散和交叉注意力技术,无需依赖文本输入。
广泛适用性:适用于展示不同体型和姿势的人穿着衣物的效果。
应用优势
先进的AI模型:使用Google购物图谱进行训练,提高生成图像的准确性。
虚拟试衣间功能:支持Anthropologie、LOFT、H&M和Everlane等品牌的女士上衣试穿。
持续扩展:试衣间功能将逐步扩展到更多品牌,增加更多服装选项。
技术细节
并行UNet架构:利用并行UNet扩散式架构,解决了传统合成方法在服装变形上的问题。
图像扩散技术:通过图像扩散技术,适应人物身体的显著姿势和形状变化。
交叉注意力机制:增强模型对服装特征的捕捉能力,提高图像合成的质量。
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