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简介
FitDiT 旨在解决图像基础虚拟试衣中高保真度和鲁棒性不足的问题，通过引入服装纹理提取器和频域学习，以及采用扩张松弛掩码策略，显著提升了虚拟试衣的贴合度和细节表现，其主要优点是能够生成逼真且细节丰富的服装图像，适用于多种场景，具有较高的实用价值和竞争力，目前尚未明确具体价格和市场定位。
截图
产品特色
采用 Diffusion Transformers (DiT) 架构，将更多参数和注意力分配给高分辨率特征，以提升图像质量。
引入服装纹理提取器，结合服装先验演化来微调服装特征，更好地捕捉条纹、图案和文字等丰富细节。
定制频率距离损失进行频域学习，增强高频服装细节。
使用扩张松弛掩码策略，适应服装正确长度，防止跨类别试衣时生成充满整个掩码区域的服装。
在定性和定量评估中超越所有基线模型，单张 1024x768 图像的推理时间仅为 4.57 秒。
使用教程
1. 访问在线演示网站或使用 Huggingface Space。
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2. 上传待试穿的服装图片和目标人物图片。
3. 选择合适的参数设置，如服装类别、试穿部位等。
4. 点击开始试衣，等待模型生成结果。
5. 查看生成的虚拟试衣图像，进行效果评估和调整。
流量来源
| 直接访问 | 41.75% | 外链引荐 | 34.57% | 邮件 | 0.19% |
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