FitDiT
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Fitdit
簡介 :
FitDiT 旨在解決圖像基礎虛擬試衣中高保真度和魯棒性不足的問題,通過引入服裝紋理提取器和頻域學習,以及採用擴張鬆弛掩碼策略,顯著提升了虛擬試衣的貼合度和細節表現,其主要優點是能夠生成逼真且細節豐富的服裝圖像,適用於多種場景,具有較高的實用價值和競爭力,目前尚未明確具體價格和市場定位。
需求人群 :
目標受眾主要是服裝設計師、電商平臺、時尚博主以及對虛擬試衣有需求的消費者,因為它能夠提供逼真的試衣效果,幫助用戶更好地預覽服裝上身效果,提高購物體驗和設計效率。
總訪問量: 204
佔比最多地區: US(100.00%)
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使用場景
服裝設計師利用 FitDiT 快速預覽不同設計在模特身上的效果,加速設計迭代。
電商平臺集成 FitDiT,讓消費者在購買前虛擬試穿服裝,降低退貨率。
時尚博主使用 FitDiT 製作虛擬試衣視頻,展示更多服裝搭配可能性。
產品特色
採用 Diffusion Transformers (DiT) 架構,將更多參數和注意力分配給高分辨率特徵,以提升圖像質量。
引入服裝紋理提取器,結合服裝先驗演化來微調服裝特徵,更好地捕捉條紋、圖案和文字等豐富細節。
定製頻率距離損失進行頻域學習,增強高頻服裝細節。
使用擴張鬆弛掩碼策略,適應服裝正確長度,防止跨類別試衣時生成充滿整個掩碼區域的服裝。
在定性和定量評估中超越所有基線模型,單張 1024x768 圖像的推理時間僅為 4.57 秒。
使用教程
1. 訪問在線演示網站或使用 Huggingface Space。
2. 上傳待試穿的服裝圖片和目標人物圖片。
3. 選擇合適的參數設置,如服裝類別、試穿部位等。
4. 點擊開始試衣,等待模型生成結果。
5. 查看生成的虛擬試衣圖像,進行效果評估和調整。
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