2025年最佳的 5 個AI服裝生成工具

DressCode是一個文本驅動的3D服裝生成框架，旨在為新手民主化設計，為時尚設計、虛擬試穿和數字人類創造提供巨大潛力。它首先介紹了SewingGPT，這是一個基於GPT的架構，集成了交叉注意力和文本條件嵌入，以文本指導生成縫紉圖案。然後，它定製了一個預訓練的Stable Diffusion，以生成基於瓦片的基於物理的渲染（PBR）紋理。通過利用大型語言模型，該框架通過自然語言交互生成CG友好的服裝，還促進了圖案完成和紋理編輯，通過用戶友好的交互簡化了設計過程。

IMAGDressing是一個交互式模塊化服裝生成模型，旨在為虛擬試穿系統提供靈活和可控的定製化服務。該模型通過結合CLIP的語義特徵和VAE的紋理特徵，使用混合注意力模塊將這些特徵整合到去噪UNet中，確保用戶可以控制編輯。此外，IMAGDressing還提供了IGPair數據集，包含超過30萬對服裝和穿著圖像，建立了標準的數據組裝流程。該模型可以與ControlNet、IP-Adapter、T2I-Adapter和AnimateDiff等擴展插件結合使用，增強多樣性和可控性。

ClotheDreamer是一個基於3D高斯的文本引導服裝生成模型，能夠從文本描述生成高保真的、可穿戴的3D服裝資產。它採用了一種新穎的表示方法Disentangled Clothe Gaussian Splatting (DCGS)，允許服裝和人體分別進行優化。該技術通過雙向Score Distillation Sampling (SDS)來提高服裝和人體渲染的質量，並支持自定義服裝模板輸入。ClotheDreamer的合成3D服裝可以輕鬆應用於虛擬試穿，並支持物理精確的動畫。

Garment3DGen是一個基於網絡的工具，它允許用戶通過簡單的拖放界面來創建和預覽3D服裝模型。用戶可以選擇不同的服裝類型，調整尺寸和顏色，然後生成可以用於進一步設計或打印的3D模型。

OOTDiffusion是一個基於潛在擴散模型的虛擬服裝試穿開源工具。它支持半身和全身兩種模型,可以實現服裝的自然融合。用戶可以通過調節各種參數實現對試穿效果的精確控制,滿足不同的需求。該工具開源在GitHub上,已獲得超過300星的關注。