TryOnDiffusion
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Tryondiffusion
簡介 :
TryOnDiffusion是一種創新的圖像合成技術,它通過兩個UNets(Parallel-UNet)的結合,實現了在單一網絡中同時保持服裝細節和適應顯著的身體姿勢及形狀變化。這項技術在保持服裝細節的同時,能夠適應不同的身體姿勢和形狀,解決了以往方法在細節保持和姿勢適應上的不足,達到了業界領先的性能。
需求人群 :
該技術主要面向時尚設計師、服裝零售商和消費者,能夠幫助他們在虛擬環境中預覽服裝在不同人身上的效果,從而提高設計效率和購物體驗。
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使用場景
時尚設計師使用TryOnDiffusion預覽新款服裝在模特身上的效果
服裝零售商利用該技術為客戶提供個性化的試穿體驗
消費者通過TryOnDiffusion在線試穿服裝,做出購買決策
產品特色
基於擴散架構的服裝試穿可視化生成
通過交叉注意力機制隱式變形服裝
統一過程中實現服裝變形和人物融合,而非兩個獨立任務
在128×128和256×256分辨率下分別進行圖像處理
使用線性層和注意力機制融合人物和服裝的姿態嵌入
通過FiLM在所有尺度上調節兩個UNets的特徵
支持多人試穿同一服裝和同一人試穿不同服裝的場景
使用教程
步驟1: 準備一張目標人物的圖片和一張服裝圖片
步驟2: 對人物圖片進行分割,創建“服裝無關的RGB”圖像
步驟3: 對服裝圖片進行分割,並計算人物和服裝的姿態
步驟4: 將處理好的輸入數據送入128×128 Parallel-UNet進行初步圖像生成
步驟5: 將生成的128x128試穿圖像與條件輸入一起送入256×256 Parallel-UNet
步驟6: 從256×256 Parallel-UNet獲取輸出,並進行標準超分辨率擴散處理,生成1024×1024的圖像
步驟7: 根據需要調整和優化生成的試穿效果
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