一键换装,让奥特曼、黄仁勋穿上机器之心的文化衫

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重点标签 AI试衣虚拟试衣IDM-VTON服装细节技术演示

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步骤2:撰写摘要
韩国科学技术院 (KAIST) 与 OMNIOUS.AI 合作推出了一种名为 IDM-VTON 的新型扩散模型,该技术专注于提高虚拟试衣的服装保真度,并生成真实的视觉效果。这项技术能够精准捕捉服装的细节,如纹理、图案和缝线等,即使在户外或人物姿势变化的情况下,也能保持高质量的输出。

在试用过程中,虽然换装效果令人满意,但也存在一些瑕疵,例如衣服上的字体还原不够好,或者手部变形等问题。这项技术的论文已发布,地址为:https://arxiv.org/pdf/2403.05139.pdf,论文主页则为:https://idm-vton.github.io/。

IDM-VTON 的整体流程包括三个主要部分:TryonNet 用于处理人物图像,图像提示适配器(IP-Adapter)用于编码服装图像的高级语义,以及 GarmentNet 用于编码低级特征。在 UNet 输入中,人物图像的潜在噪声与分割掩码、掩码图像和 DensePose 相结合,同时提供服装的详细说明,这些说明将作为输入提示。

注意力模块的细节显示了 TryonNet 和 GarmentNet 的中间特征如何被连接并传递到自注意力层,然后通过交叉注意力层与文本编码器和 IP-Adapter 的特征融合。此外,TryonNet 和 IP-Adapter 模块在训练过程中进行了微调。

IDM-VTON 的效果在多人试穿同一件衣服时尤为显著,能够生成高保真图像并识别服装细节。与其他方法相比,IDM-VTON 能够生成更真实的图像,并保留服装的细粒度细节。

试用地址为:https://huggingface.co/spaces/yisol/IDM-VTON,感兴趣的读者可以亲自体验这项技术。

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原文作者: 机器之心

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