# 虛擬試穿

Digimirror是一款利用AI技術實現虛擬試衣的工具，可幫助在線購物者和企業快速預覽服裝效果，減少退貨率。其主要優點包括免費試用、AI分析準確、可一鍵更換服裝，定位於提升在線購物體驗。

ImgEdify是一家專業的AI圖像編輯平臺，提供一體化的圖像創作與編輯套件，包括風格轉換、虛擬試衣、文字轉圖像等功能。其主要優點在於提供高質量、即時的圖像處理結果，適用於創作者、設計師和營銷人員。

OutfitAI是一款AI服裝搭配生成器，利用虛擬試衣技術幫助用戶快速瀏覽各種時尚服裝，適用於時尚購物。該產品的主要優點在於提供虛擬試穿功能，節省購物時間並幫助用戶發現新款式。定位於時尚愛好者和購物者。

AI美甲設計實驗室利用人工智能技術生成獨特的美甲設計，快速、準確地匹配用戶的個人喜好和手型特徵，為用戶提供預測趨勢的專業設計，減少溝通成本，確保完美的美甲效果。

FASHN 是一種創新的虛擬試穿技術，旨在幫助時尚行業提升客戶體驗與市場推廣效率。通過 FASHN，用戶可以快速生成虛擬試穿效果，幫助設計師、品牌及零售商更好地展示服裝。該平臺支持無需複雜訓練即可使用，適合各種規模的時尚企業，助力他們在競爭激烈的市場中脫穎而出。

DripChecked是一款AI風格助手，利用人工智能技術為用戶提供智能時尚推薦、虛擬試穿等功能，幫助用戶改變穿衣風格。該產品背景信息豐富，價格適中，定位於個人時尚風格改善。

Picture AI 是一個基於人工智能的在線圖像生成和編輯平臺，它利用先進的AI技術幫助用戶輕鬆創建和優化圖像。該平臺的主要優點是操作簡單、功能多樣且完全在線，無需下載或安裝任何軟件。它適用於各種用戶，包括設計師、攝影師、普通用戶等，能夠滿足從創意設計到日常圖像處理的多種需求。目前該平臺提供免費試用，用戶可以根據自己的需求選擇不同的功能和服務。

AnyDressing 是一種創新的虛擬試穿技術，通過潛在擴散模型實現多服裝的個性化定製。該技術能夠根據用戶提供的服裝組合和個性化文本提示生成逼真的虛擬試穿圖像。其主要優點包括高精度的服裝紋理細節處理、與多種插件的兼容性以及強大的場景適應能力。AnyDressing 的背景信息顯示，它是由字節跳動和清華大學的研究團隊共同開發的，旨在推動虛擬試穿技術的發展。該產品目前處於研究階段，尚未定價，主要面向學術研究和效果展示。

Leffa是一個用於可控人物圖像生成的統一框架，它能夠精確控制人物的外觀（例如虛擬試穿）和姿態（例如姿態轉移）。該模型通過在訓練期間引導目標查詢關注參考圖像中的相應區域，減少細節扭曲，同時保持高圖像質量。Leffa的主要優點包括模型無關性，可以用於提升其他擴散模型的性能。

BooW-VTON是一個專注於提升戶外虛擬試穿效果的研究項目，通過無需掩碼的偽數據訓練來增強虛擬試穿技術。該技術的重要性在於它能夠改善在自然環境下服裝試穿的真實感和準確性，對於時尚電商和虛擬現實領域具有重要意義。產品背景信息顯示，該項目是基於深度學習技術的圖像生成模型，旨在解決傳統虛擬試穿中服裝與人體融合不自然的問題。目前該項目是免費開源的，定位於研究和開發階段。

TryOffDiff是一種基於擴散模型的高保真服裝重建技術，用於從穿著個體的單張照片中生成標準化的服裝圖像。這項技術與傳統的虛擬試穿不同，它旨在提取規範的服裝圖像，這在捕捉服裝形狀、紋理和複雜圖案方面提出了獨特的挑戰。TryOffDiff通過使用Stable Diffusion和基於SigLIP的視覺條件來確保高保真度和細節保留。該技術在VITON-HD數據集上的實驗表明，其方法優於基於姿態轉移和虛擬試穿的基線方法，並且需要較少的預處理和後處理步驟。TryOffDiff不僅能夠提升電子商務產品圖像的質量，還能推進生成模型的評估，並激發未來在高保真重建方面的工作。

Fashion-VDM是一個視頻擴散模型（VDM），用於生成虛擬試穿視頻。該模型接受一件衣物圖片和人物視頻作為輸入，旨在生成人物穿著給定衣物的高質量試穿視頻，同時保留人物的身份和動作。與傳統的基於圖像的虛擬試穿相比，Fashion-VDM在衣物細節和時間一致性方面表現出色。該技術的主要優點包括：擴散式架構、分類器自由引導增強控制、單次64幀512px視頻生成的漸進式時間訓練策略，以及聯合圖像-視頻訓練的有效性。Fashion-VDM在視頻虛擬試穿領域樹立了新的行業標準。

這是一個使用Flask、Twilio的WhatsApp API和Gradio的虛擬試穿模型構建的虛擬試穿原型應用。用戶可以通過WhatsApp發送圖片來虛擬試穿服裝，並將結果發送回用戶。該應用利用了Twilio Sandbox進行WhatsApp消息的發送和接收，以及Gradio API來處理虛擬試穿模型，為用戶提供了一個創新的在線購物體驗。

Google Shopping是一個利用人工智能技術，幫助用戶在超過45億的產品列表中找到相關產品、發現個性化選項並找到最低價的在線購物平臺。它通過AI生成的簡報，為用戶提供購物研究的智能展示，簡化了用戶的購物研究過程。此外，它還包括虛擬試穿功能、AR購物工具等，幫助用戶更有信心地購物。Google Shopping的個性化主頁還會根據用戶的偏好，提供可購物的產品和視頻，使用戶能夠根據自己的喜好進行購物。

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。

PortraitGen是一個基於多模態生成先驗的2D肖像視頻編輯工具，能夠將2D肖像視頻提升到4D高斯場，實現多模態肖像編輯。該技術通過追蹤SMPL-X係數和使用神經高斯紋理機制，可以快速生成3D肖像並進行編輯。它還提出了一種迭代數據集更新策略和多模態人臉感知編輯模塊，以提高表情質量和保持個性化面部結構。

Kolors虛擬試妝AI是一種創新的人工智能技術，它允許用戶在不實際穿著的情況下虛擬試穿衣服。用戶可以通過上傳個人照片和所需衣物的圖像，AI會生成用戶穿著所選服裝的真實可視化效果。這項技術不僅為用戶帶來了便利，使他們能夠從舒適的家中嘗試不同的風格，而且還通過提供個性化的時尚體驗來提高購物體驗的準確性和效率。對於服裝零售商來說，Kolors虛擬試穿AI提供了對用戶試穿數據的深入分析，使他們能夠了解市場趨勢和消費者偏好，從而優化產品線和營銷策略。

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。

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。

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。

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。

IDM-VTON是一種新型的擴散模型，用於基於圖像的虛擬試穿任務，它通過結合視覺編碼器和UNet網絡的高級語義以及低級特徵，生成具有高度真實感和細節的虛擬試穿圖像。該技術通過提供詳細的文本提示，增強了生成圖像的真實性，並通過定製方法進一步提升了真實世界場景下的保真度和真實感。

Outfit AnyOne AI是一個利用人工智慧技術，讓用戶可以立即看到自己穿著任何服裝的虛擬試穿平臺。它適應各種服裝風格和體型，提供高度逼真的虛擬試衣體驗。Outfit AnyOne AI還允許用戶為動畫角色創建服裝，展示了其多功能性。該平臺可在網站上免費使用。

Diffuse to Choose 是一種基於擴散的圖像修復模型，主要用於虛擬試穿場景。它能夠在修復圖像時保留參考物品的細節，並且能夠進行準確的語義操作。通過將參考圖像的細節特徵直接融入主要擴散模型的潛在特徵圖中，並結合感知損失來進一步保留參考物品的細節，該模型在快速推理和高保真細節方面取得了良好的平衡。

Outfit Anyone 是一款超高質量虛擬試穿產品，使用戶能夠在不真實試穿衣物的情況下嘗試不同的時尚款式。通過採用兩個流的條件擴散模型，Outfit Anyone 能夠靈活處理衣物變形，生成更逼真的效果。它具備可擴展性，可以調整姿勢和身體形狀等因素，適用於動漫角色到真實人物的圖像。Outfit Anyone 在各種場景下的表現突出了其實用性和準備好投入實際應用的程度。

智能搭配AI是一款基於人工智能技術的產品，可以通過上傳照片或選擇衣物進行虛擬試穿，幫助用戶搭配合適的服裝。它使用先進的算法和深度學習模型，分析用戶的身體特徵和個人風格，提供個性化的穿衣建議。智能搭配AI還提供豐富的衣物品牌和款式選擇，幫助用戶找到適合自己的時尚搭配。該產品定價靈活，並提供免費試用版本。