TryOnDiffusion_云技派,专注ai人工智能! 206

TryOnDiffusion은 두 개의 UNet에 기반한 확산 아키텍처로, 입력된 인물身上에 입혀진 의류의 시각화 이미지를 생성하는 것을 목표로 합니다. 이 방법은 의류의 디테일을 보존하면서도显著的한 신체의 자세와 형태 변화에 적응할 수 있습니다. TryOnDiffusion은 정성적·정량적 평가 모두에서 최첨단 성능을 달성하였으며, 매우 효과적인 가상 피팅 기술입니다.

TryOnDiffusion은 두 장의 이미지를 합성하여 사진 속 인물의 의류를 다른服饰로 교체해 줍니다. 한 장은 특정 인물을 보여주고, 다른 한 장은 또 다른 인물이 입고 있는 의류를 보여주면 — 입력된 인물身上에 이 의류를 입었을 때의 모습을 보여주는 이미지를 생성합니다. 기존의这类 모델은 보통 의류 디테일이 부족하다는 단점이 있었습니다. 전통적인 합성 방법은 보통造型 차이가 크지 않은 두 장의 이미지만 받아들일 수 있었으며, 그렇지 않으면 합성된 새 이미지에서 의류 변형이 심하게 나타나는 문제가 있었습니다. 반면에 TryOnDiffusion은 병렬 UNet이라 불리는 확산식 아키텍처를 활용하여, 합성된 사진이 의류 디테일을 유지하면서도 인체의 자세 및 형태 변화에 적응할 수 있도록 합니다.

TryOnDiffusion 특징：

• 该 모델은 확산 기술을 사용하여 다양한 체형과 자세의 사람이 의류를 입은 모습을 보여줍니다.

• 새로운ai 모델은 고품질의 사실적인 가상 피팅 이미지를 생성할 수 있습니다.

• 该 모델은 텍스트 입력 대신 이미지 확산과 크로스 어텐션 기술을 사용합니다.

• 정확도를 높이기 위해 该 모델은 Google 쇼핑 그래프를 사용하여 학습되었습니다.

• 가상 피팅룸 기능은 현재 Anthropologie, LOFT, H&M, Everlane 등 브랜드의 여성용 상의에 대해 지원됩니다.

• 该 기능은 점차 더 많은 브랜드로 확대될 예정입니다.

• 현재 오픈소스로 공개되어 있지 않습니다.