Kolors Virtual Try-On

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Kolors Virtual Try-On简介 Kolors Virtual Try-On是一个由快手可图团队开发的ai试衣技术,通过可图AI试衣,用户上传自已的照片,就可以在几秒钟内看到自己穿上不同衣服的效果。可图AI试衣在可图基座模型基础上,引入衣服SKU保持网络,实现服饰细节特征的提取与表征。目的在于让用户可以即时看到服装在自己身上...

收录时间:
2024-11-21 22:01:16
更新时间:
2025-05-01 11:18:42
Kolors Virtual Try-OnKolors Virtual Try-On
Kolors Virtual Try-On
Kolors Virtual Try-On简介 Kolors Virtual Try-On是一个由快手可图团队开发的ai试衣技术,通过可图AI试衣,用户上传自已的照片,就可以在几秒钟内看到自己穿上不同衣服的效果。可图AI试衣在可图基座模型基础上,引入衣服SKU保持网络,实现服饰细节特征的提取与表征。目的在于让用户可以即时看到服装在自己身上的效果,轻松搭配出不同风格,使买家能够更高效地做出购买决策,同时降低卖家的退货成本。Kolors Virtual Try-On可图AI试衣技术特点:保持衣服款式细节:支持多种衣服类型款式,包括上装、长裙等,同时保留衣服图案、文字花纹等细节,实现商品SKU服饰同款保持效果。自然的人物试穿效果:可图AI试衣能生成贴合人物的自然试穿效果,就像本人穿衣服拍照一样,支持室内人物、室外街拍多种场景,实现从平铺衣服到穿衣上身,生成效果符合物理客观规律。全流程素材生成能力:可图大模型支持跨越不同年龄、性别、种族人物模特及背景生成,支持海内外电商模特素材生成需求,以及从模特素材图到模特短视频的全流程生成。Kolors Virtual Try-On可图AI试衣应用场景:买家试衣:帮助买家在购买前看到衣服的实际效果,提高购买决策的效率。电商素材生成:为卖家提供快速更新服饰图片、短视频等电商素材的能力,缩短新品上架迭代更新时间。变装特效:在短视频内容创作中,提供“变装”特效,创作出有趣、有用的日常穿搭内容分享。Kolors Virtual Try-On可图AI试衣技术原理:Kolors Virtual Try-On技术通过引入衣服SKU保持网络,实现服饰细节特征的提取与表征。同时,利用人物pose姿势、Mask掩码图像作为条件特征,实现人物姿势保持的换衣效果。此外,还复用了可图背景修复技术,采用高质量人物衣服pair对大数据训练,提升试穿效果。Kolors Virtual Try-On可图AI试衣的主要目标是帮助用户尝试不同的服装风格,而无需实体购物的麻烦。目的是通过减少与尺寸和颜色不匹配相关的问题来增强在线购物体验。Kolors Virtual Try-On可图AI试衣体验方式:可图AI试衣免费体验:https://huggingface.co/spaces/Kwai-Kolors/Kolors-Virtual-Try-OnGithub可图开源项目:https://github.com/Kwai-Kolors/KolorsHuggingFace可图模型:https://huggingface.co/Kwai-Kolors/Kolors可灵AI平台:https://klingai.kuaishou.com/text-to-image/new

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StoryDiffusion

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StoryDiffusion简介 StoryDiffusion 是一款由南开大学HVision团队开发的人工智能工具,主要功能包括生成连贯的图像和视频故事,以及漫画生成创作。StoryDiffusion利用一致性自注意力(Consistent Self-Attention)技术,能够在无需训练的情况下生成主题一致的图像,这些图像可以用于讲述故事或作为后续内容生成的输入。StoryDiffusion 能够保持角色的一致性,生成多图漫画和长视频,这对于需要连贯叙事的广告、电影等领域尤为重要。StoryDiffusion主要功能特征:角色连贯性保持:StoryDiffusion能够通过一致性自注意力机制生成主题一致的图像和视频,确保在多图漫画和长视频中角色风格和服装的一致性,从而实现连贯的故事叙述。多场景应用:该工具不仅适用于漫画生成,还可以应用于图像转视频等多种场景。用户可以通过提供一系列条件图像,利用Image-to-Video模型生成视频,这对于广告、电影等领域提供了新的创意方式和制作手段。教育材料设计:教育工作者可以使用StoryDiffusion来设计教育视频或互动故事,这些内容有助于提高学习者的参与度和兴趣。长范围图像生成功能:特别适合制作连贯的广告故事,增强品牌形象。这种功能使得StoryDiffusion在广告和品牌推广方面具有显著优势。即插即用无需训练:研究团队将一致性自注意力插入到现有图像生成模型的U-Net架构中,并重用原有的自注意力权重,以保持无需训练和即插即用的特性。高效能与稳健性:StoryDiffusion在保持角色特性的同时,还能够很好地符合提示描述,显示出其稳健性。这表明该方法在定量指标上取得了最佳性能。StoryDiffusion通过一致性自注意力机制,不仅能够生成连贯的图像和视频,还能应用于多种实际场景,如教育、广告和娱乐等,同时具备高效能和稳健性。GitHub 项目:相关项目已经在 GitHub 上获得了 1k 的 Star 量,GitHub 地址为:https://github.com/HVision-NKU/StoryDiffusion。论文和演示:有关 StoryDiffusion 的更多技术细节和实验结果可以在论文《StoryDiffusion: Consistent Self-Attention for long-range image and video generation》中找到,论文地址为:https://arxiv.org/pdf/2405.01434v1
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IP-Adapter-FaceID简介 IP-Adapter-FaceID模型利用面部识别模型的面部ID嵌入,可以更准确地捕捉和再现特定人物的面部特征。结合文本描述生成可以生成高度个性化且与原始面部特征一致的图像。意思就是你只要上传几张自己的照片,就能生成你在各种场景下的照片,克隆你的脸。模型地址:https://huggingface.co/h94/IP-Adapter-FaceID在线体验:https://huggingface.co/spaces/multimodalart/Ip-Adapter-FaceIDIP-Adapter-FaceID的主要功能:面部ID嵌入:支持导入面部ID嵌入,生成特定人物图像。图像生成:结合文字描述,可以生成特定人物的不同风格图像。图像控制:用户可以控制生成图像的样式和质量。ID一致性:使用LoRA技术来提高生成图像的ID一致性。IP-Adapter-FaceID用法:1、上传您的脸部照片2、写一个提示,例如:一张戴棒球帽的女性的照片。3、选择生成类型,在几秒钟内生成新图像!IP-Adapter-FaceID局限性:该模型无法实现完美的照片级真实感和 ID 一致性。由于训练数据、基础模型和人脸识别模型的限制,模型的泛化受到限制。
RTranslator

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RTranslator简介 RTranslator 是一款(几乎)开源、免费、离线的 Android 实时翻译应用程序。连接到拥有该应用程序的人,连接蓝牙耳机,将手机放入口袋中,然后您就可以像对方说您的语言一样进行对话。RTranslator对话模式对话模式是RTranslator的主要功能。在此模式下,您可以与使用此应用程序的另一部手机连接。如果用户接受您的连接请求:当您说话时,您的手机(或蓝牙耳机,如果已连接)将捕获音频。捕获的音频将转换为文本并发送到对话者的手机上。对话者的手机会将收到的文本翻译成他的语言。对话者的手机会将翻译后的文本转换为音频,并从扬声器中再现它(或者通过对话者的蓝牙耳机,如果连接到他的手机)。所有这一切都是双向的。每个用户可以拥有多部已连接的电话,以便您可以翻译两个以上的人之间以及任意组合的对话。RTranslator对讲机模式如果对话模式适用于与某人进行长时间对话,那么该模式则专为快速对话而设计,例如在街上询问信息或与店员交谈。该模式只能翻译两个人之间的对话,不适用于蓝牙耳机,而且必须轮流说话。这不是真正的同声翻译,但它只能在一部手机上使用。在此模式下,智能手机麦克风将同时以两种语言收听(可在对讲机模式的同一屏幕中选择)。该应用程序将检测对话者使用哪种语言,将音频翻译成另一种语言,将文本转换为音频,然后从手机扬声器中再现。 TTS 结束后,它将自动恢复收听。RTranslator文本翻译模式这种模式只是一个经典的文本翻译器,但总是有用的。一般模式RTranslator 使用 Meta 的 NLLB 进行翻译,使用 Openai 的 Whisper 进行语音识别,两者都是(几乎)开源且最先进的 AI,具有出色的质量并直接在手机上运行,确保绝对隐私,甚至可以在离线状态下使用 RTranslator。质量损失。此外,RTranslator 甚至可以在后台运行、手机处于待机状态或使用其他应用程序时(仅当您使用对话或 WalkieTalkie 模式时)。然而,有些手机会限制后台的电量,因此在这种情况下,最好避免它并在屏幕打开的情况下保持应用程序打开。RTranslator支持的语言阿拉伯语、保加利亚语、加泰罗尼亚语、中文、捷克语、丹麦语、德语、希腊语、英语、西班牙语、芬兰语、法语、克罗地亚语、意大利语、日语、韩语、荷兰语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、斯洛伐克语、瑞典语、泰米尔语、泰语、土耳其语、乌克兰语、乌尔都语、越南语。
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