M&M VTO
M&M VTO适合时尚设计师、服装零售商和消费者使用。设计师可以通过它来展示服装搭配效果,零售商可以提供给顾客虚拟试穿体验,而消费者则可以在家中试穿不同的服装组合,无需实际试穿。
总访问量: 595
888
简介
M&M VTO是一种混合搭配的虚拟试穿方法,它接受多张服装图片、服装布局的文本描述以及一个人的图片作为输入,输出是这些服装在指定布局下穿在给定人物身上的可视化效果。该技术的主要优点包括:单阶段扩散模型,无需超分辨率级联,能够在1024x512分辨率下混合搭配多件服装,同时保留和扭曲复杂的服装细节;架构设计(VTO UNet Diffusion Transformer)能够分离去噪和人物特定特征,实现高效的身份保留微调策略;通过文本输入控制多件服装的布局,专门针对虚拟试穿任务微调。M&M VTO在定性和定量方面都达到了最先进的性能,并为通过语言引导和多件服装试穿开辟了新的可能性。
截图
产品特色
单阶段扩散模型,无需超分辨率级联,能够混合搭配多件服装。
VTO UNet Diffusion Transformer架构设计,有效分离去噪和人物特定特征。
通过文本输入控制多件服装的布局。
优化人物特征嵌入,提高特定输入图像的人物身份识别。
支持多件服装的虚拟试穿,包括上衣、下装等。
通过交互式试穿演示,用户可以选择不同的上衣、下装和人物或试穿效果。
支持服装布局编辑,如卷起袖子、塞进衬衫等。
使用教程
访问M&M VTO的官方网站。
上传想要试穿的服装图片。
输入服装布局的文本描述,如‘卷起袖子,衬衫塞进裤子’。
上传一张人物图片,可以是用户自己的全身照。
选择‘开始试穿’按钮,系统将自动处理并生成试穿效果。
在生成的试穿效果中,用户可以调整服装的细节,如衣袖长度、衬衫是否塞进裤子等。
完成编辑后,可以保存或分享试穿效果。
流量来源
直接访问0.00%外链引荐0.00%邮件0.00%
自然搜索0.00%社交媒体0.00%展示广告0.00%
最新流量情况
月访问量
0
平均访问时长
0.00
每次访问页数
0.00
跳出率
0
总流量趋势图
替代品
Hallo2
Hallo2是一种基于潜在扩散生成模型的人像图像动画技术,通过音频驱动生成高分辨率、长时的视频。
AI图像生成#音频驱动
Comfygen
ComfyGen 是一个专注于文本到图像生成的自适应工作流系统,它通过学习用户提示来自动化并定制有效的工作流。
AI图像生成#自适应工作流
Comfyui Fluxtapoz
ComfyUI-Fluxtapoz是一个为Flux在ComfyUI中编辑图像而设计的节点集合。
AI图像生成#Flux
Toy Box Flux
Toy Box Flux是一个基于AI生成图像训练的3D渲染模型,它结合了现有的3D LoRA模型和Coloring Book Flux LoRA的权重,形成了独特的风格。
AI图像生成#3D渲染
Disenvisioner
DisEnvisioner是一种先进的图像生成技术,它通过分离和增强主题特征来生成定制化的图像,无需繁琐的调整或依赖多张参考图片。
AI图像生成#定制化
RF Inversion
RF-Inversion是一个专注于图像生成和编辑的技术,它通过随机微分方程(SDE)来实现图像的反转和编辑。
AI图像生成#语义编辑
Animate X
Animate-X是一个基于LDM的通用动画框架,用于各种角色类型(统称为X),包括人物拟态角色。
AI图像生成#图像动画
Meissonic
Meissonic是一个非自回归的掩码图像建模文本到图像合成模型,能够生成高分辨率的图像。
AI图像生成#高分辨率
Cogview3 Plus 3B
优质新品
由清华大学团队开发的文本到图像生成模型,开源,在图像生成领域有广泛应用前景,有高分辨率输出等优点。
AI图像生成#图像生成