FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Betaは、阿里ママクリエイティブチームが開発した画像修復モデルです。本モデルは画像修復分野において顕著な改良が施されており、1024x1024ピクセルの解像度を直接処理?生成でき、追加の拡大ステップを必要としません。より高品質で詳細な出力結果を提供します。微調整により、修復領域の細部をより正確に捉え、再現することが可能になり、強化されたプロンプト解釈によって生成内容をより精密に制御できます。

FLUX.1-dev-ControlNet-Inpainting-Alphaは、AlimamaCreative Teamが公開したAI画像修復モデルです。画像の欠損や破損部分の修復と補完を専門に行います。768x768ピクセルの解像度で最適な性能を発揮し、高品質な画像修復を実現します。アルファ版として、画像修復分野における最先端技術を示しており、更なる学習と最適化によって、より優れた性能が期待されます。

FLUX-ControlNet-Inpaintingは、阿里巴巴マーケティングチームが公開したFLUX.1-devモデルに基づく画像修復ツールです。このツールは、深層学習技術を利用して画像を修復し、欠損部分を補完します。画像編集や強化に適しており、768x768ピクセルの解像度で最適なパフォーマンスを発揮し、高品質な画像修復結果を提供します。現在、アルファテスト段階にあり、今後のアップデートで機能が強化される予定です。

M&M VTOは、複数の衣服画像、衣服配置のテキスト記述、人物画像を入力として受け入れ、指定された配置で指定された人物に衣服を着せた視覚化結果を出力する、混合コーディネートのためのバーチャル試着手法です。この技術の主な利点としては、以下の点が挙げられます。単一ステージの拡散モデルを用いることで、超解像度カスケードが不要になり、1024x512解像度で複数の衣服を混合コーディネートしながら、複雑な衣服のディテールを維持?変形することができます。VTO UNet Diffusion Transformerアーキテクチャにより、ノイズ除去と人物固有の特徴を分離し、効率的なアイデンティティ保持微調整戦略を実現しています。テキスト入力によって複数の衣服の配置を制御し、バーチャル試着タスク向けに特化して微調整されています。M&M VTOは、定性的にも定量的にも最先端の性能を達成し、言語による誘導と複数アイテムの試着に新たな可能性を切り開きます。

Visual Try-On Chrome 拡張機能は、Chromeブラウザの拡張機能です。人工知能による画像処理技術を利用することで、あらゆるECサイトで服のバーチャル試着を体験できます。この拡張機能は、OpenAI GPT-4で商品画像を取得し、Cloudinaryにユーザーの画像をアップロードして、Hugging FaceのKolorsモデルでAI処理を行い、結果をブラウザキャッシュに保存することで利用性を向上させています。ユーザーのプライバシーを保護するため、個人データや画像はサーバーに送信されません（Hugging FaceでのAI処理時を除く）。

Kolors バーチャル試着は、人工知能と拡張現実技術を組み合わせたバーチャル試着アプリです。指定されたモデル画像と選択された衣服を用いて、自然で美しい試着効果を生成します。モデル素材画像からモデル動画までの全行程の生成に対応し、ECサイトのモデル素材作成ニーズを満たします。

SUPIRは、生成事前知識とモデル拡張の力を活用した、画期的な画像修復手法です。多様なモダリティ技術と高度な生成事前知識により、SUPIRはインテリジェントでリアルな画像修復において大きな進歩を遂げました。SUPIRにおける重要な推進力として、モデル拡張は能力を著しく向上させ、画像修復の可能性を大きく広げます。2000万枚の高解像度?高品質画像を含むデータセットを収集し、各画像に記述的なテキスト注釈を付与してモデルを訓練しました。SUPIRはテキストプロンプトに基づいて画像を修復でき、その応用範囲と可能性を広げます。さらに、知覚品質のさらなる向上を目指し、ネガティブな品質プロンプトを導入しました。また、生成修復における忠実度問題の抑制を目的とした修復ガイド付きサンプリング手法も開発しました。実験により、SUPIRの優れた修復効果と、テキストプロンプトによる修復操作の新機能が実証されました。

ControlNet-HandRefiner-prunedモデルは、HandRefinerモデルを剪定?圧縮処理したfp16版です。手部画像の修復をより高速に行うことができます。拡散モデルを用いた条件付き画像補完を行い、手部画像の欠損部分や変形部分を正確に修復します。圧縮率が高く、推論速度が速いため、リソースの限られた環境でも高品質な手部画像修復が可能です。

FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Betaは、阿里ママクリエイティブチームが開発した画像修復モデルです。本モデルは画像修復分野において顕著な改良が施されており、1024x1024ピクセルの解像度を直接処理?生成でき、追加の拡大ステップを必要としません。より高品質で詳細な出力結果を提供します。微調整により、修復領域の細部をより正確に捉え、再現することが可能になり、強化されたプロンプト解釈によって生成内容をより精密に制御できます。

FLUX.1-dev-ControlNet-Inpainting-Alphaは、AlimamaCreative Teamが公開したAI画像修復モデルです。画像の欠損や破損部分の修復と補完を専門に行います。768x768ピクセルの解像度で最適な性能を発揮し、高品質な画像修復を実現します。アルファ版として、画像修復分野における最先端技術を示しており、更なる学習と最適化によって、より優れた性能が期待されます。

FLUX-ControlNet-Inpaintingは、阿里巴巴マーケティングチームが公開したFLUX.1-devモデルに基づく画像修復ツールです。このツールは、深層学習技術を利用して画像を修復し、欠損部分を補完します。画像編集や強化に適しており、768x768ピクセルの解像度で最適なパフォーマンスを発揮し、高品質な画像修復結果を提供します。現在、アルファテスト段階にあり、今後のアップデートで機能が強化される予定です。

M&M VTOは、複数の衣服画像、衣服配置のテキスト記述、人物画像を入力として受け入れ、指定された配置で指定された人物に衣服を着せた視覚化結果を出力する、混合コーディネートのためのバーチャル試着手法です。この技術の主な利点としては、以下の点が挙げられます。単一ステージの拡散モデルを用いることで、超解像度カスケードが不要になり、1024x512解像度で複数の衣服を混合コーディネートしながら、複雑な衣服のディテールを維持?変形することができます。VTO UNet Diffusion Transformerアーキテクチャにより、ノイズ除去と人物固有の特徴を分離し、効率的なアイデンティティ保持微調整戦略を実現しています。テキスト入力によって複数の衣服の配置を制御し、バーチャル試着タスク向けに特化して微調整されています。M&M VTOは、定性的にも定量的にも最先端の性能を達成し、言語による誘導と複数アイテムの試着に新たな可能性を切り開きます。

Visual Try-On Chrome 拡張機能は、Chromeブラウザの拡張機能です。人工知能による画像処理技術を利用することで、あらゆるECサイトで服のバーチャル試着を体験できます。この拡張機能は、OpenAI GPT-4で商品画像を取得し、Cloudinaryにユーザーの画像をアップロードして、Hugging FaceのKolorsモデルでAI処理を行い、結果をブラウザキャッシュに保存することで利用性を向上させています。ユーザーのプライバシーを保護するため、個人データや画像はサーバーに送信されません（Hugging FaceでのAI処理時を除く）。

Kolors バーチャル試着は、人工知能と拡張現実技術を組み合わせたバーチャル試着アプリです。指定されたモデル画像と選択された衣服を用いて、自然で美しい試着効果を生成します。モデル素材画像からモデル動画までの全行程の生成に対応し、ECサイトのモデル素材作成ニーズを満たします。

SUPIRは、生成事前知識とモデル拡張の力を活用した、画期的な画像修復手法です。多様なモダリティ技術と高度な生成事前知識により、SUPIRはインテリジェントでリアルな画像修復において大きな進歩を遂げました。SUPIRにおける重要な推進力として、モデル拡張は能力を著しく向上させ、画像修復の可能性を大きく広げます。2000万枚の高解像度?高品質画像を含むデータセットを収集し、各画像に記述的なテキスト注釈を付与してモデルを訓練しました。SUPIRはテキストプロンプトに基づいて画像を修復でき、その応用範囲と可能性を広げます。さらに、知覚品質のさらなる向上を目指し、ネガティブな品質プロンプトを導入しました。また、生成修復における忠実度問題の抑制を目的とした修復ガイド付きサンプリング手法も開発しました。実験により、SUPIRの優れた修復効果と、テキストプロンプトによる修復操作の新機能が実証されました。

ControlNet-HandRefiner-prunedモデルは、HandRefinerモデルを剪定?圧縮処理したfp16版です。手部画像の修復をより高速に行うことができます。拡散モデルを用いた条件付き画像補完を行い、手部画像の欠損部分や変形部分を正確に修復します。圧縮率が高く、推論速度が速いため、リソースの限られた環境でも高品質な手部画像修復が可能です。