2025年最高の 4 個のAIサービス生成ツールツール

DressCodeは、テキスト駆動型の3D衣料生成フレームワークです。初心者にもデザインを容易にできるようにすることを目指しており、ファッションデザイン、バーチャル試着、デジタルヒューマンクリエイションに大きな可能性を提供します。まず、GPTベースのアーキテクチャであるSewingGPTを紹介します。これは、クロスアテンションとテキスト条件埋め込みを統合し、テキストによる指示から縫製パターンを生成します。次に、タイルベースの物理ベースレンダリング（PBR）テクスチャを生成するために、事前学習済みのStable Diffusionをカスタマイズします。大規模言語モデルを活用することで、このフレームワークは自然言語インタラクションを通じてCGフレンドリーな衣料を生成し、パターン完成とテクスチャ編集を促進し、ユーザーフレンドリーなインタラクションによって設計プロセスを簡素化します。

IMAGDressingは、仮想試着システムに柔軟で制御可能なカスタマイズサービスを提供することを目的とした、インタラクティブなモジュール式衣服生成モデルです。CLIPのセマンティック特徴とVAEのテクスチャ特徴を組み合わせ、混合アテンションモジュールを使用してこれらの特徴をノイズ除去UNetに統合することで、ユーザーによる編集を可能にしています。さらに、IMAGDressingは30万組以上の衣服と着用画像を含むIGPairデータセットを提供し、標準的なデータアセンブリプロセスを確立しています。このモデルは、ControlNet、IP-Adapter、T2I-Adapter、AnimateDiffなどの拡張プラグインと組み合わせて使用することで、多様性と制御性を強化できます。

ClotheDreamerは、3Dガウシアンに基づくテキストガイド付き衣料品生成モデルです。テキストの説明から、高忠実度で着用可能な3D衣料品アセットを生成できます。独自の方法であるDisentangled Clothe Gaussian Splatting（DCGS）を採用し、衣料品と人体をそれぞれ最適化できます。この技術は、双方向Score Distillation Sampling（SDS）を用いて衣料品と人体のレンダリング品質を向上させ、カスタム衣料品テンプレートの入力にも対応しています。ClotheDreamerで生成された3D衣料品は、バーチャル試着に簡単に適用でき、物理的に正確なアニメーションにも対応しています。

OOTDiffusionは、潜在拡散モデルに基づくオープンソースのバーチャル試着ツールです。半身と全身の2種類のモデルに対応し、衣服の自然な融合を実現します。ユーザーは様々なパラメーターを調整することで、試着効果を精密に制御し、様々なニーズに対応できます。GitHubでオープンソースとして公開されており、300を超えるスターを獲得しています。