# バーチャル試着

Style3Dは最新のAI技術を採用した、全く新しい3D衣料品シミュレーションモデリングソフトウェアです。衣料品デザインの効率と精度を向上させます。このソフトウェアは、実物サンプル制作のコストを大幅に削減するだけでなく、デザイン段階でリアルタイムで効果を評価および修正できるため、デザイナーはデザイン案をより迅速に反復できます。強力なシミュレーション機能と直感的なユーザーインターフェースにより、Style3Dはファッション、アニメーション、ゲームなど、多くの業界で広く使用されています。このソフトウェアは有料で、ユーザーはニーズに合わせてさまざまなサブスクリプションプランを選択できます。

Picture AIは、人工知能に基づいたオンライン画像生成と編集プラットフォームです。高度なAI技術を利用して、ユーザーが簡単に画像を作成および最適化できます。このプラットフォームの主な利点は、操作が簡単で、機能が豊富で、完全にオンラインであるため、ソフトウェアのダウンロードやインストールが不要な点です。デザイナー、写真家、一般ユーザーなど、様々なユーザーに適しており、クリエイティブなデザインから日常的な画像処理まで、幅広いニーズに対応できます。現在、このプラットフォームでは無料トライアルを提供しており、ユーザーは自分のニーズに合わせて様々な機能とサービスを選択できます。

神采AIは、最先端のAIGC技術を採用した、画像生成と編集に特化したAIツールです。多様なデザインスタイルと機能を提供し、ユーザーは高品質な画像、動画、アニメーションを迅速に生成できます。操作の簡便性、多様な機能、リアルな生成効果が主な特長です。デザイナー、マーケティング担当者、学生などに向けて、デザイン効率の向上と創作の敷居を下げることを目指しています。現在は無料トライアルを提供しており、あらゆるクリエイターに最適です。

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。

Lanta AIは、CogVideoXやMochi 1などの先進的なAI技術を活用した強力なテキストから動画への生成ツールです。シンプルなテキストや画像プロンプトを驚くほど美しい動画に変換できます。主な利点は、効率的な動画生成能力と豊富な表現力であり、あらゆる動画制作ニーズに対応します。Lanta AIは、個人クリエイターから企業ユーザーまで、簡単に動画を作成できるプラットフォームを目指しています。現在、無料トライアルを提供しており、ユーザーはニーズに合わせて適切なプランを選択できます。

AnyDressingは、潜在的拡散モデルを用いて、多様な衣服のパーソナライズされたカスタマイズを実現する革新的なバーチャル試着技術です。ユーザーが提供する衣服の組み合わせとパーソナライズされたテキストプロンプトに基づき、リアルなバーチャル試着画像を生成できます。主な利点としては、高精度の衣服テクスチャの詳細処理、様々なプラグインとの互換性、強力なシーン適応能力が挙げられます。AnyDressingは、バイトダンスと清華大学の研究チームによって共同開発され、バーチャル試着技術の発展を目指しています。現在、研究段階にあり、価格設定はされておらず、主に学術研究と効果のデモンストレーションを対象としています。

AI洋服チェンジャーは、最先端のAI技術を活用し、ユーザーがオンラインで新しい服をバーチャル試着できるプラットフォームです。カジュアルからフォーマルまで幅広い衣料品を選択でき、ユーザーは簡単に新しいスタイルを探求し、自分に合った完璧なコーディネートを見つけることができます。このプラットフォームの主な利点としては、AIによる正確な試着効果、直感的なユーザーインターフェース、迅速かつ無料の結果、あらゆる場面に対応したカスタマイズオプションなどがあります。AI洋服チェンジャーは、個人のスタイル探求だけでなく、コンテンツ制作などの商業用途にも適しています。

TryOffAnyonは、着用している人物から平面状の布地を生成する深層学習モデルです。このモデルは、衣服を着た人物の画像を布地の平面図に変換することができ、ファッションデザイン、バーチャル試着などに重要な意味を持ちます。深層学習技術を用いて、非常にリアルな布地のシミュレーションを実現し、ユーザーはより直感的に衣服の着用効果をプレビューできます。主な利点としては、リアルな布地シミュレーションと高い自動化度があり、実際の試着にかかる時間とコストを削減できます。

潮際好麦は、AI技術を活用してEC業界にバーチャル試着、背景変更、モデル画像作成などのサービスを提供するプラットフォームです。AI技術により、迅速かつ高品質な商品モデル画像を生成し、商品展示効果を高め、実写撮影コストを削減します。本プラットフォームの主な利点としては、リアルな顔の生成、スマートな色の変更、モデル写真の背景変更などが挙げられ、個性豊かで多様な商品展示を実現できます。潮際好麦は、潮際匯（杭州）智能科技有限公司が開発し、AICG ECマーケティングに注力し、技術革新を通じてEC業界の発展に貢献しています。

Leffaは、人物画像の生成を制御できる統合フレームワークです。人物の外観（バーチャル試着など）やポーズ（ポーズ転送など）を正確に制御できます。本モデルは、トレーニング中に目標クエリが参照画像の対応する領域に注目するように誘導することで、ディテール歪みを軽減しつつ、高画質の画像を維持します。Leffaの主な利点としては、モデル非依存性があり、他の拡散モデルの性能向上に利用できる点が挙げられます。

BooW-VTONは、屋外でのバーチャル試着効果の向上に特化した研究プロジェクトです。マスク不要の擬似データトレーニングにより、バーチャル試着技術を強化します。この技術は、自然環境下での衣服試着のリアル感と正確性を向上させることができ、ファッションECやVR分野において重要な意味を持ちます。本プロジェクトは深層学習技術に基づいた画像生成モデルであり、従来のバーチャル試着における衣服と人体の融合が不自然であるという問題を解決することを目指しています。現在、本プロジェクトは無料でオープンソース化されており、研究開発段階にあります。

TryOffDiffは、拡散モデルに基づく高精細な衣服再構築技術です。着用者の単一の写真から標準化された衣服画像を生成します。従来のバーチャル試着とは異なり、衣服の形状、質感、複雑な模様を正確に捉えるという課題に対処しながら、標準化された衣服画像の抽出を目指しています。Stable DiffusionとSigLIPベースの視覚的条件付けを使用することで、高精細さとディテールの保持を保証します。VITON-HDデータセットでの実験により、姿勢変換やバーチャル試着に基づいた基準手法よりも優れており、前処理と後処理の手順が少ないことが示されています。TryOffDiffは、eコマース製品画像の品質向上だけでなく、生成モデルの評価を推進し、高精細再構築における将来の研究を促進します。

Fashion-VDMは、バーチャル試着ビデオを生成するためのビデオ拡散モデル（VDM）です。このモデルは、衣服の画像と人物のビデオを入力として受け取り、指定された衣服を着た人物の高品質な試着ビデオを生成することを目的としています。同時に、人物のアイデンティティと動作を維持します。従来の画像ベースのバーチャル試着と比較して、Fashion-VDMは、衣服のディテールと時間的一貫性において優れた性能を発揮します。この技術の主な利点としては、拡散型アーキテクチャ、分類器フリーガイドによる制御強化、1回で64フレーム512pxビデオ生成の漸進的時系列トレーニング戦略、および画像とビデオの統合トレーニングの有効性などが挙げられます。Fashion-VDMは、ビデオバーチャル試着分野における新たな業界標準を確立しました。

Flask、TwilioのWhatsApp API、Gradioを用いて構築されたバーチャル試着モデルのプロトタイプアプリケーションです。ユーザーはWhatsAppで画像を送信して服のバーチャル試着を行い、結果を返信できます。Twilio Sandboxを使用してWhatsAppメッセージの送受信を行い、Gradio APIを使用してバーチャル試着モデルを処理することで、ユーザーに革新的なオンラインショッピング体験を提供します。

Google ショッピングは、人工知能技術を活用したオンラインショッピングプラットフォームです。45億を超える商品リストの中から関連商品を見つけ出し、パーソナライズされた選択肢を発見し、最安値を見つけるお手伝いをします。AIが生成したサマリーにより、スマートな形でショッピングリサーチを提示し、ユーザーの購買プロセスを簡素化します。さらに、バーチャル試着機能やARショッピングツールなども搭載しており、より自信を持って買い物ができます。Google ショッピングのパーソナライズされたホームページでは、ユーザーの好みに合わせて購入可能な商品や動画を提供し、ユーザーは自分の好みに合わせて買い物をすることができます。

Kolors バーチャル試着は、最先端のAI技術を活用したオンラインバーチャル試着サービスを提供するプラットフォームです。仮想モデリングにより、ユーザーはリアルな環境で衣料品を視覚化し、サイズ違いやデザインへの不満による返品?交換コストを削減できます。いつでもどこでも服を試着でき、より賢い買い物ができます。本プラットフォームは複数のプラットフォームに対応し、パーソナライズされた推奨を提供し、モバイルデバイスにも対応しています。Kolors バーチャル試着のプライバシーポリシーはユーザーデータの安全性を確保し、アップロードされた写真は処理後に安全に削除されます。

AIツールセンターは、1000種類以上の最先端AIツールを集めたプラットフォームです。年齢推定、顔分析、バーチャル試着、画像生成など、多様な分野を網羅したAIツールを発見し、利用できます。

PortraitGenは、マルチモーダル生成事前学習に基づく2D肖像動画編集ツールです。2D肖像動画を4Dガウシアンフィールドに高め、マルチモーダルな肖像編集を実現します。SMPL-X係数のトラッキングとニューラルガウシアンテクスチャメカニズムを用いることで、3D肖像の高速生成と編集が可能です。さらに、表情の質を高め、個性的な顔面構造を維持するための反復的データセット更新戦略とマルチモーダル顔認識編集モジュールを提案しています。

Kolorsバーチャル試着AIは、革新的な人工知能技術を活用したツールです。ユーザーは実際に服を着ることなく、バーチャルで試着できます。自分の写真をアップロードし、試着したい服の画像を選択するだけで、AIがユーザーがその服を着たリアルなビジュアルを生成します。この技術は、ユーザーが自宅で快適に様々なスタイルを試せるという利便性だけでなく、パーソナライズされたファッション体験を提供することで、ショッピング体験の精度と効率性を向上させます。また、アパレル小売業者にとっては、ユーザーの試着データに関する詳細な分析を提供し、市場トレンドや消費者の好みを理解することで、製品ラインやマーケティング戦略の最適化を支援します。

Kolors バーチャル試着AIは、人工知能技術を活用し、ユーザーがアップロードした写真で洋服をバーチャル試着できるオンラインプラットフォームです。高度なコンピュータビジョンアルゴリズムと生成敵対ネットワーク（GANs）技術により、リアルな試着効果を提供します。本製品は、従来の試着体験を一変させるだけでなく、ファッションブロガー、アパレル小売業者、パーソナルスタイリストなどに、革新的なコンテンツ作成と展示方法を提供します。そのメリットは、即時の試着効果、多様な洋服の選択肢、リアルなレンダリング効果、そしてユーザーのプライバシー保護、パーソナライズされた試着体験のサポートです。

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。

Stable-Hairは、拡散モデルに基づく革新的なヘアスタイル転移手法です。現実世界の多様なヘアスタイルを、ユーザー提供の顔画像に堅牢に転移し、バーチャル試着を可能にします。複雑で多様なヘアスタイルの処理において優れた性能を発揮し、元のアイデンティティと構造を維持しながら、きわめて詳細で高忠実度の転移を実現します。

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。

Hairpaca AIヘアスタイルジェネレーターは、超リアルなバーチャル試着写真を提供することで、実際に髪を切る必要なく、あなたにぴったりのヘアスタイルを見つけるお手伝いをします。Hairpacaでは、ロング、ショート、カール、ストレート、キュートなスタイルからセクシーなスタイルまで、50種類以上の流行ヘアスタイルから選択できます。お好みのヘアスタイルが見つからない場合は、Hairpacaで自分のヘアスタイル写真をアップロードして、パーソナルなヘアスタイルライブラリに追加することもできます。Hairpacaを使用すれば、約5秒でバーチャル試着効果を得ることができ、長時間待つ必要はありません。さらに、50種類以上のヘアスタイルの試着がわずか9.9ドルで利用でき、低コストで様々なスタイルを試すことができます。

Outfit Anyoneは、APIを呼び出してバーチャル試着を行うクライアントアプリケーションです。このモデルはオープンソースではなく、固定されており、アップロードや修正はできません。ユーザー自身の服装のアップロードのみをサポートしています。

Outfit AnyOne AIは、人工知能技術を活用したプラットフォームで、ユーザーはあらゆる服を着た自分の姿を瞬時にバーチャル試着できます。様々な服装スタイルや体型に対応し、非常にリアルなバーチャル試着体験を提供します。Outfit AnyOne AIでは、アニメキャラクターのための衣装作成も可能で、その多機能性を示しています。このプラットフォームはウェブサイト上で無料で利用できます。

TryHairstylesは、AIを搭載したバーチャルヘアスタイリングラボです。アップロードした写真に様々なヘアスタイルを瞬時に試して、自分にぴったりの完璧なスタイルを見つけることができます。新しいヘアスタイルを試したい方にも、劇的なイメチェンをしたい方にも、柔軟な価格プランで様々なニーズに対応します。