TryOnDiffusion

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TryOnDiffusion简介 TryOnDiffusion是一种基于两个UNet的扩散架构,旨在生成穿在输入人物身上的服装的可视化效果图。该方法能够在保留服装细节的同时,适应显著的身体姿势和形状变化。TryOnDiffusion在定性和定量上都取得了最先进的性能,是一种非常有效的虚拟试衣技术。TryOnDiffusion 可以将两幅图...

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TryOnDiffusion
TryOnDiffusion简介 TryOnDiffusion是一种基于两个UNet的扩散架构,旨在生成穿在输入人物身上的服装的可视化效果图。该方法能够在保留服装细节的同时,适应显著的身体姿势和形状变化。TryOnDiffusion在定性和定量上都取得了最先进的性能,是一种非常有效的虚拟试衣技术。TryOnDiffusion 可以将两幅图片进行合成,帮照片中的人物更换不同的服饰。一张是展示某个人,另一张是展示另一个人所穿的服装——生成一张图像,展示这件服装可能在输入的人身上的样子。此前这类模型通常会存在缺乏服饰细节的缺点。传统的合成方法通常只能接受造型区别不大的两张图片,否则合成出来的新图片会出现服装变形严重的情况。而 TryOnDiffusion 利用一种被称为并行 UNet 的扩散式架构,让合成的照片可以在保留服饰细节的情况下适应人体的姿势以及形状变化。TryOnDiffusion特点:该模型使用扩散技术,展示不同体型和姿势的人穿着衣物的效果。新的ai模型能够生成高质量、逼真的试穿图像。该模型使用图像扩散和交叉注意力技术,而非文本输入。为了提高准确性,该模型使用Google购物图谱进行训练。虚拟试衣间功能现已支持Anthropologie、LOFT、H&M和Everlane等品牌的女士上衣。该功能将逐步扩展到更多品牌。目前没有开源。

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MimicMotion简介 腾讯和上交大出的,MimicMotion可以生成任意长度、具有任何动作指导的高质量视频生成框架,可以生成细节丰富、逼真的人类动作视频,可以生成任意长度的视频内容,可以对视频内容进行精确控制,包括动作、姿势和视频风格等。类似阿里的通义舞王,但效果看起来比阿里通义舞王好很多,MimicMotion支持面部特征和唇形同步,不止可以搞跳舞视频,也可以做数字人。近年来,生成式人工智能在图像生成领域取得了重大进展,催生了多种应用。然而,视频生成在可控性、视频长度、细节丰富度等各方面仍面临相当大的挑战,阻碍了该技术的应用和普及。在这项工作中,我们提出了一种可控视频生成框架,称为 MimicMotion,它可以在任何运动指导下生成任意长度的高质量视频。与以前的方法相比,我们的方法有几个亮点。首先,通过置信感知姿势指导,可以实现时间平滑性,从而可以通过大规模训练数据增强模型的连贯流畅。其次,基于姿态置信度的区域损失放大显着减轻了图像的失真,能够显著减少生成图像中的扭曲和变形。最后,为了生成流畅的长视频,提出了一种渐进式潜在融合策略。通过这种方式,能够在可接受的计算资源消耗下,实现任意长度视频的生成。通过大量的实验和用户研究,MimicMotion 在多个方面比阿里的通义舞王的方法有了明显的改进。MimicMotion代码:https://github.com/Tencent/MimicMotionMimicMotion ComfyUI版本:https://github.com/aiFSH/ComfyUI-MimicMotion
IDM-VTON

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IDM-VTON简介 IDM-VTON是一种先进的虚拟试穿技术,它通过结合视觉编码器和UNet模型来生成高质量的虚拟试穿图像,并且可以通过定制来进一步提高图像的一致性和真实性。IDM-VTON技术特点:高度真实感: 生成的试衣图像细节精细,提供接近现实的试衣体验。复杂背景处理: 在户外或背景复杂的场景中,准确展示衣物试穿效果,保持图像高质量。一致性保持: 在不同人物模型上展示同一件服装时,保持服装细节的一致性。纹理与图案精确再现: 特别擅长捕捉服装的纹理和图案,包括微小装饰。IDM-VTON应用场景:时尚零售: 提供便捷的试衣方式,增强用户体验。个性化服装设计: 为设计师提供新的展示和销售手段。在线试衣间: 为消费者提供虚拟试衣体验。增强现实(AR)试衣体验: 结合AR技术,提供沉浸式试衣体验。IDM-VTON技术优势:用户便利: 用户无需亲自试穿即可预览服装效果。零售商成本节约: 节省实体试衣间的成本,提供多样化试衣体验。设计师反馈: 设计师可以通过虚拟试衣快速获取反馈,优化设计。DM-VTON的定制过程是怎样的?IDM-VTON的定制过程涉及到对模型的微调,以适应特定的服装图像和人物图像。以下是定制IDM-VTON的一般步骤:1、数据准备:收集或准备一个包含服装图像和人物图像的数据集。这些图像应该具有高质量,并且服装图像应该包含复杂的图案和细节。确保数据集中的图像遵循特定的格式和结构,以便于模型的训练和推理。2、模型训练:使用IDM-VTON的训练代码,根据数据集进行模型训练。这通常涉及到设置训练参数,如学习率、批量大小、训练周期等。在训练过程中,模型会学习如何将服装图像映射到人物图像上,同时保持服装的细节和复杂图案。3、模型微调:根据需要,对模型进行微调。这可能包括调整模型的结构、超参数或者训练策略,以提高特定服装图像的生成质量。微调过程中,可以使用特定的服装图像和人物图像对来优化模型的性能。4、评估和优化:使用评估指标(如FID、SSIM、PSNR等)来衡量模型生成的图像质量。根据评估结果,进一步调整模型参数或训练策略,以提高模型的性能。5、部署和应用:将训练好的模型部署到实际应用中,如虚拟试穿系统。在实际应用中,用户可以上传自己的服装图像和人物图像,模型将生成虚拟试穿的图像。6、持续迭代:根据用户反馈和实际应用中的表现,持续迭代和优化模型。可能需要定期收集新的数据集,以适应新的服装样式和趋势。IDM-VTON项目信息项目地址: https://idm-vton.github.io/试玩地址: https://top.aibase.com/tool/idm-vton