Diffuse to Choose

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Diffuse to Choose简介 Diffuse to Choose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。Diffuse to Choose能让你在将任何商品放入任何环境中,同时和环境完美融合,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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Diffuse to Choose
Diffuse to Choose简介 Diffuse to Choose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。Diffuse to Choose能让你在将任何商品放入任何环境中,同时和环境完美融合,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。比如您可以使用Diffuse to Choose装饰您的房间,或者不受任何限制地尝试不同的衣服组合,改变衣服的风格,例如塞进衣服或卷起袖子。Diffuse to Choose能够帮助用户更好地了解产品在真实环境中的样子,提高了在线购物的体验。Diffuse to Choose功能:1、虚拟试穿技术:允许用户在不同环境中虚拟放置商品,实现逼真的在线购物体验。2、与传统扩散模型相比,DTC模型能更好地捕捉商品细节,提升修复质量。采用特殊的算法,将来自参考图像的细粒度特征直接融入主扩散模型的潜在特征图中,保证产品与环境的高度融合。3、高效平衡:在快速推断与保持高保真细节方面达到了有效的平衡。4、广泛测试与评估:在不同数据集上测试,证明了DTC模型相较于现有技术的优越性。5、场景适应性:能够处理多种场景中的图像,确保产品与场景的无缝整合。6、快速推断能力:提供快速且高效的零次射推断,加快虚拟试穿过程。7、修复图像:在虚拟试穿应用中修复图像,为产品图像添加缺失的细节。

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HandRefiner

HandRefiner

HandRefiner简介 解决ai图像生成中手部畸形的问题 目前的图像生成模型,再生成图像方面已经非常出色,但在生成人类手部的图像时却常常出现问题,比如手指数量不对或者手形怪异。HandRefiner项目地址:https://github.com/wenquanlu/HandRefiner/HandRefiner论文地址:https://huggingface.co/hr16/ControlNet-HandRefiner-prunedHandRefiner模型下载:https://huggingface.co/hr16/ControlNet-HandRefiner-prunedHandRefiner提出一种方法,在不改变图片其他部分的情况下,修正那些形状不正常的手部图像。 它采用条件修补方法来纠正畸形的手部,可以识别出手部的正确形状和手势,并将这些正确的信息重新应用到原始的错误手部图像上。HandRefiner主要特点:- 精确性:HandRefiner能够精确地识别和修正生成图像中的畸形手部,提供了一种有效的后处理解决方案。- 保持一致性:在修正手部的同时,它保持图像其他部分的一致性,不会影响图像的整体质量。- 利用合成数据:研究中发现了ControlNet中的一个相变现象,这使得HandRefiner能够有效地利用合成数据进行训练,而不会受到真实手和合成手之间域差异的影响。这意味着HandRefiner还能学习很多不同的手的样子,这样无论手有多怪,它都能找到合适的方式来修正。- 适用性:尽管HandRefiner主要针对手部图像,但其基本原理和技术可以适用于其他需要精细修正的图像生成任务。比如这种方法也可以用来修正其他部分,比如脚或者耳朵。HandRefiner工作原理:1、手部识别与重建: 识别问题:首先,HandRefiner识别出生成图像中形状不正常的手部。重建手部:使用手部网格重建模型,HandRefiner根据人手应该有的样子重新画出一个正确的手。它能够重建出正确的手部形状和手势。这得益于模型基于正常手部的训练数据,即使是在畸形的手部图像中也能生成合理的重建结果。2、条件修补: 修补过程:HandRefiner采用条件修补方法来处理识别出的问题手部。它生成一个深度图,这个深度图包含了关于手部形状和位置的重要信息。集成与修正:然后,这个深度图被用作指导,通过ControlNet集成到扩散模型中。HandRefiner会把这个重新画好的手放回原来的画作中,替换掉那个画错的手,但其他部分不动,保持原画的风格和内容。