FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta是由阿里媽媽創意團隊開發的一個圖像修復模型，該模型在圖像修復領域具有顯著的改進，支持1024x1024分辨率的直接處理和生成，無需額外的放大步驟，提供更高質量和更詳細的輸出結果。模型經過微調，能夠捕捉和再現修復區域的更多細節，並通過增強的提示解釋提供對生成內容的更精確控制。

GS-VTON是一種3D虛擬試衣技術，它通過使用高斯散射（3DGS）作為3D表示，實現了從2D虛擬試衣模型到3D空間的知識轉移，同時提高了跨視圖的一致性。該技術通過個性化的擴散模型，利用低秩適應（LoRA）微調，將個性化信息整合到預訓練的2D虛擬試衣模型中。此外，它還提出了一個人物意識的3DGS編輯框架，以確保在編輯過程中保持一致的跨視圖外觀和高質量的3D幾何結構。GS-VTON通過廣泛的實驗和與現有方法的比較分析，展示了其在3D虛擬試衣中的高保真度和先進的編輯能力，證明了其在3D虛擬試衣中的有效性。

FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Alpha是由AlimamaCreative Team發佈的AI圖像修復模型，專門用於修復和填補圖像中的缺失或損壞部分。該模型在768x768分辨率下表現最佳，能夠實現高質量的圖像修復。作為alpha版本，它展示了在圖像修復領域的先進技術，並且隨著進一步的訓練和優化，預計將提供更加卓越的性能。

FLUX-Controlnet-Inpainting 是由阿里媽媽創意團隊發佈的基於FLUX.1-dev模型的圖像修復工具。該工具利用深度學習技術對圖像進行修復，填補缺失部分，適用於圖像編輯和增強。它在768x768分辨率下表現最佳，能夠提供高質量的圖像修復效果。目前該工具處於alpha測試階段，未來將推出更新版本。

M&M VTO是一種混合搭配的虛擬試穿方法，它接受多張服裝圖片、服裝佈局的文本描述以及一個人的圖片作為輸入，輸出是這些服裝在指定佈局下穿在給定人物身上的可視化效果。該技術的主要優點包括：單階段擴散模型，無需超分辨率級聯，能夠在1024x512分辨率下混合搭配多件服裝，同時保留和扭曲複雜的服裝細節；架構設計（VTO UNet Diffusion Transformer）能夠分離去噪和人物特定特徵，實現高效的身份保留微調策略；通過文本輸入控制多件服裝的佈局，專門針對虛擬試穿任務微調。M&M VTO在定性和定量方面都達到了最先進的性能，併為通過語言引導和多件服裝試穿開闢了新的可能性。

Visual Try-On Chrome Extension是一款Chrome瀏覽器插件，利用人工智能圖像處理技術，讓用戶能夠在任何電子商務網站上虛擬試穿衣物。該插件通過OpenAI GPT-4捕捉產品主圖，上傳用戶圖片至Cloudinary，使用Hugging Face上的Kolors模型進行AI處理，並將結果存儲在瀏覽器緩存中以提高可用性。它保護用戶隱私，不將個人數據或圖片發送至服務器，僅在Hugging Face進行AI處理時例外。

Kolors Virtual Try-On 是一款結合了人工智能和增強現實技術的虛擬試衣應用，能夠根據給定的模特圖和選定衣服生成自然美觀的試穿效果。該產品支持從模特素材圖到模特短視頻的全流程生成，滿足電商模特素材生成需求。

CatVTON是一款基於擴散模型的虛擬試穿技術，具有輕量級網絡（總共899.06M參數）、參數高效訓練（49.57M可訓練參數）和簡化推理（1024X768分辨率下<8G VRAM）。它通過簡化的網絡結構和推理過程，實現了快速且高效的虛擬試穿效果，特別適合時尚行業和個性化推薦場景。

Outfit Anyone 是一個客戶端程序，調用接口進行虛擬試穿。該模型不開源，固定且不能上傳或修改，僅支持用戶上傳自己的服裝。

Kolors Virtual Try On是一個利用先進AI技術提供在線虛擬試衣服務的平臺。它通過虛擬建模幫助用戶在真實環境中可視化服裝產品，減少因尺碼不合或款式不滿意導致的退換貨成本。用戶可以隨時隨地試穿服裝，做出更明智的購物選擇。該平臺兼容多個平臺，提供個性化推薦，並且支持移動設備使用。Kolors Virtual Try On的隱私政策確保用戶數據安全，所有上傳的照片在處理後會被安全刪除。

FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta是由阿里媽媽創意團隊開發的一個圖像修復模型，該模型在圖像修復領域具有顯著的改進，支持1024x1024分辨率的直接處理和生成，無需額外的放大步驟，提供更高質量和更詳細的輸出結果。模型經過微調，能夠捕捉和再現修復區域的更多細節，並通過增強的提示解釋提供對生成內容的更精確控制。

GS-VTON是一種3D虛擬試衣技術，它通過使用高斯散射（3DGS）作為3D表示，實現了從2D虛擬試衣模型到3D空間的知識轉移，同時提高了跨視圖的一致性。該技術通過個性化的擴散模型，利用低秩適應（LoRA）微調，將個性化信息整合到預訓練的2D虛擬試衣模型中。此外，它還提出了一個人物意識的3DGS編輯框架，以確保在編輯過程中保持一致的跨視圖外觀和高質量的3D幾何結構。GS-VTON通過廣泛的實驗和與現有方法的比較分析，展示了其在3D虛擬試衣中的高保真度和先進的編輯能力，證明了其在3D虛擬試衣中的有效性。

FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Alpha是由AlimamaCreative Team發佈的AI圖像修復模型，專門用於修復和填補圖像中的缺失或損壞部分。該模型在768x768分辨率下表現最佳，能夠實現高質量的圖像修復。作為alpha版本，它展示了在圖像修復領域的先進技術，並且隨著進一步的訓練和優化，預計將提供更加卓越的性能。

FLUX-Controlnet-Inpainting 是由阿里媽媽創意團隊發佈的基於FLUX.1-dev模型的圖像修復工具。該工具利用深度學習技術對圖像進行修復，填補缺失部分，適用於圖像編輯和增強。它在768x768分辨率下表現最佳，能夠提供高質量的圖像修復效果。目前該工具處於alpha測試階段，未來將推出更新版本。

M&M VTO是一種混合搭配的虛擬試穿方法，它接受多張服裝圖片、服裝佈局的文本描述以及一個人的圖片作為輸入，輸出是這些服裝在指定佈局下穿在給定人物身上的可視化效果。該技術的主要優點包括：單階段擴散模型，無需超分辨率級聯，能夠在1024x512分辨率下混合搭配多件服裝，同時保留和扭曲複雜的服裝細節；架構設計（VTO UNet Diffusion Transformer）能夠分離去噪和人物特定特徵，實現高效的身份保留微調策略；通過文本輸入控制多件服裝的佈局，專門針對虛擬試穿任務微調。M&M VTO在定性和定量方面都達到了最先進的性能，併為通過語言引導和多件服裝試穿開闢了新的可能性。

Visual Try-On Chrome Extension是一款Chrome瀏覽器插件，利用人工智能圖像處理技術，讓用戶能夠在任何電子商務網站上虛擬試穿衣物。該插件通過OpenAI GPT-4捕捉產品主圖，上傳用戶圖片至Cloudinary，使用Hugging Face上的Kolors模型進行AI處理，並將結果存儲在瀏覽器緩存中以提高可用性。它保護用戶隱私，不將個人數據或圖片發送至服務器，僅在Hugging Face進行AI處理時例外。

Kolors Virtual Try-On 是一款結合了人工智能和增強現實技術的虛擬試衣應用，能夠根據給定的模特圖和選定衣服生成自然美觀的試穿效果。該產品支持從模特素材圖到模特短視頻的全流程生成，滿足電商模特素材生成需求。

CatVTON是一款基於擴散模型的虛擬試穿技術，具有輕量級網絡（總共899.06M參數）、參數高效訓練（49.57M可訓練參數）和簡化推理（1024X768分辨率下<8G VRAM）。它通過簡化的網絡結構和推理過程，實現了快速且高效的虛擬試穿效果，特別適合時尚行業和個性化推薦場景。