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OOTDiffusion概述简介
OOTDiffusion是开源的AI虚拟试衣工具,能智能适配不同性别和体型,自动调整衣物尺寸和形状,生成自然贴合的试穿效果。OOTDiffusion支持半身和全身试穿模式,用户上传自己的模特和服装图片,实现高度自定义的试穿体验。工具操作流程简单,易于上手,适合服装电商、时尚行业从业者及AI试穿技术爱好者使用。
OOTDiffusion的功能特色
智能适配:根据模特的性别和体型自动调整衣物的尺寸和形状,生成贴合的试穿效果。
多种试穿模式:支持半身和全身试穿,用户根据需求选择专注上身或下身的搭配效果,或预览完整的造型。
自定义体验:用户上传模特图片和服装图片,根据个人喜好指定上半身、下半身或全身换装。
快速生成:操作简单,上传图片后即可快速生成试穿效果,用户体验友好,适合非技术人员使用。
OOTDiffusion的技术原理
预训练的潜在扩散模型:基于预训练的潜在扩散模型(latent diffusion models),生成高质量的服装图像。
Outfitting UNet:设计outfitting UNet学习服装在潜在空间中的细节特征,实现单步学习服装特征。
Outfitting Fusion:提出outfitting fusion过程,在去噪UNet的自注意力层中精确对齐服装特征与目标人体,无需独立的变形过程。
Outfitting Dropout:在训练过程中引入outfitting dropout,随机丢弃一些服装潜在表示,实现无分类器的指导,增强服装特征的控制力。
跨注意力机制:用CLIP文本反转(textual-inversion)和图像编码器,将服装图像的特征与文本描述相结合,作为辅助条件输入,基于跨注意力机制整合到生成过程中。
OOTDiffusion项目介绍
GitHub仓库:https://github.com/levihsu/OOTDiffusion
arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2403.01779
在线体验Demo:https://huggingface.co/spaces/levihsu/OOTDiffusion
OOTDiffusion能做什么?
电子商务平台:在线零售商,让用户在购买服装前能够看到衣服穿在自己身上的样子,帮助消费者做出更明智的购买决策,减少退货率,提高转化率。
时尚设计和搭配:设计师在设计阶段测试不同的服装款式和搭配,快速预览设计效果,节省制作实体样品的时间和成本
个性化定制服务:服装定制公司为客户提供个性化的试穿体验,根据客户的体型和偏好调整服装尺寸和设计,提供更符合个人特色的定制服务。
游戏和虚拟现实:在角色扮演游戏或虚拟现实应用中,创建和试穿虚拟服装,增强游戏的沉浸感和个性化体验。
广告和营销:服装品牌创建互动式的广告,让消费者在线上试穿最新的服装系列,提高品牌的吸引力和用户的参与度,增加销售额。
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