FitDiT
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Fitdit
紹介 :
FitDiTは、画像ベースのバーチャル試着における高精度と堅牢性の不足という問題を解決することを目指しています。衣服テクスチャ抽出器と周波数領域学習を導入し、拡張緩和マスク戦略を採用することで、バーチャル試着のフィット感とディテール表現を大幅に向上させました。主な利点は、リアルで細部まで豊かな衣服画像を生成できることであり、様々なシーンに適用可能で、高い実用性と競争力を備えています。現在、具体的な価格と市場ポジショニングは明確にされていません。
ターゲットユーザー :
ターゲットユーザーは、リアルな試着効果を提供し、ユーザーが衣服の着用効果をより正確にプレビューし、ショッピング体験とデザイン効率を向上させるため、主にファッションデザイナー、ECプラットフォーム、ファッションブロガー、そしてバーチャル試着を必要とする消費者です。
総訪問数: 0
最も高い割合の地域: US(100.00%)
ウェブサイト閲覧数 : 60.7K
使用シナリオ
ファッションデザイナーはFitDiTを使用して、様々なデザインがモデルに着用された効果を迅速にプレビューし、デザインの反復を加速させます。
ECプラットフォームはFitDiTを統合することで、消費者が購入前にバーチャル試着を行い、返品率を削減します。
ファッションブロガーはFitDiTを使用してバーチャル試着ビデオを作成し、より多くの衣服のコーディネートの可能性を示します。
製品特徴
Diffusion Transformers (DiT) アーキテクチャを採用し、より多くのパラメータとアテンションを高解像度特徴に割り当てることで、画像品質を向上させます。
衣服テクスチャ抽出器を導入し、衣服事前進化と組み合わせることで衣服特徴を微調整し、ストライプ、パターン、文字などの豊富なディテールをより適切に捉えます。
周波数距離損失をカスタマイズして周波数領域学習を行い、高周波数の衣服ディテールを強化します。
拡張緩和マスク戦略を使用して、衣服の正しい長さに対応し、カテゴリを跨いでの試着時にマスク領域全体に衣服が生成されるのを防ぎます。
定性的および定量的な評価において、すべてのベースラインモデルを上回り、1024x768画像1枚の推論時間はわずか4.57秒です。
使用チュートリアル
1. オンラインデモサイトにアクセスするか、Huggingface Spaceを使用します。
2. 試着する衣服の画像とターゲット人物の画像をアップロードします。
3. 衣服の種類、試着部位など、適切なパラメータを設定します。
4. 試着を開始をクリックし、モデルによる結果生成を待ちます。
5. 生成されたバーチャル試着画像を確認し、効果を評価して調整します。
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