TryOnDiffusion

Eine auf Diffusionsmodellen basierende Technologie zum virtuellen Anprobieren von Kleidung.

Premium-NeuproduktBildBildsyntheseVirtuelles Anprobieren

TryOnDiffusion ist eine innovative Technologie zur Bildsynthese. Durch die Kombination zweier UNets (Parallel-UNet) werden Kleidungsdetails und die Anpassung an unterschiedliche Körperhaltungen und -formen in einem einzigen Netzwerk gleichzeitig gewährleistet. Die Technologie passt sich an verschiedene Körperhaltungen und -formen an, wobei die Details der Kleidung erhalten bleiben. Dies behebt die Schwächen früherer Methoden hinsichtlich Detailerhaltung und Anpassung an Körperhaltungen und erreicht branchenführende Leistung.

Visuelle Generierung des virtuellen Anprobierens von Kleidung basierend auf Diffusionsarchitektur
Implizite Verformung von Kleidung durch Cross-Attention-Mechanismus
Vereinheitlichung von Kleidungsverformung und Personenfusion im Prozess
anstatt zwei getrennte Aufgaben
Bildverarbeitung in Auflösungen von 128×128 und 256×256 Pixeln
Fusion von Körperhaltungs-Embeddings von Person und Kleidung mittels linearer Schichten und Aufmerksamkeitsmechanismen
Anpassung der Merkmale der beiden UNets in allen Maßstäben mittels FiLM (Feature-wise Linear Modulation)
Unterstützung des Szenarios
in dem mehrere Personen dieselbe Kleidung oder dieselbe Person mehrere Kleidungsstücke anprobiert

Diese Technologie richtet sich hauptsächlich an Modedesigner
Bekleidungshändler und Konsumenten. Sie ermöglicht die Vorschau
wie Kleidung an verschiedenen Personen wirkt
und verbessert so die Effizienz im Designprozess und das Einkaufserlebnis.

Modedesigner nutzen TryOnDiffusion
um die Wirkung neuer Kleidungsstücke an Modellen zu visualisieren.
Bekleidungshändler bieten ihren Kunden mithilfe dieser Technologie ein personalisiertes Anprobe-Erlebnis.
Konsumenten probieren online Kleidung mit TryOnDiffusion virtuell an und treffen Kaufentscheidungen.

Schritt 1: Bereiten Sie ein Bild der Zielperson und ein Bild des Kleidungsstücks vor.
Schritt 2: Segmentieren Sie das Personenbild und erstellen Sie ein „kleidungsunabhängiges RGB“-Bild.
Schritt 3: Segmentieren Sie das Kleidungsstück und berechnen Sie die Körperhaltung von Person und Kleidung.
Schritt 4: Geben Sie die vorbereiteten Eingabedaten an das 128×128 Parallel-UNet zur ersten Bildgenerierung ein.
Schritt 5: Geben Sie das generierte 128x128 Anprobebild zusammen mit den konditionalen Eingaben an das 256×256 Parallel-UNet ein.

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TryOnDiffusion

TryOnDiffusion Alternativen

TryOnDiffusion — Eine auf Diffusionsmodellen basierende Technologie zum virtuellen Anprobieren von Kleidung.

DynamicControl — Adaptive Bedingungsselektion zur Verbesserung der Steuerung bei der Text-zu-Bild-Generierung

OneDiffusion — Multifunktionales, großskaliges Diffusionsmodell, das bidirektionale Bildsynthese und -verständnis unterstützt.

Fashion-VDM — Videobasiertes Diffusionsmodell für virtuelles Anprobieren.

DiPIR — Erzeugt mittels diffusion guidance inverse rendering realistische Objekt-Insertionen.

Inception Labs — Inception Labs bringt eine neue Generation diffusionsbasierter Sprachmodelle auf den Markt und bietet extrem schnelle, effiziente und hochwertige Sprachgenerierung.

Project Starlight — Project Starlight ist ein KI-basiertes Videoverbesserungstool, das Videos mit niedriger Auflösung und beschädigte Videos in HD-Qualität umwandeln kann.

Mercury Coder — Mercury Coder ist ein leistungsstarkes Codegenerierungs-Sprachmodell auf Basis eines Diffusionsmodells.

Shencai KI — Leistungsstarkes KI-Tool zur Bildgenerierung und -bearbeitung, das Designer und Kreative dabei unterstützt, ihre Ideen in die Realität umzusetzen.

MakeAnything — MakeAnything ist ein Diffusions-Transformer-Modell für die programmatische Sequenzgenerierung in verschiedenen Bereichen.

Pippo — Pippo ist ein generatives Modell, das aus einem einzelnen Foto ein hochauflösendes Video mit mehreren Perspektiven erzeugt.

On-device Sora — On-device Sora ist ein mobiles, auf Diffusionsmodellen basierendes Projekt zur Text-zu-Video-Generierung.

DiffSplat — DiffSplat ist ein generatives Framework zur Erzeugung von 3D-Gaußschen Punktwolken aus Textprompts und Einzelbildaufnahmen.

Go with the Flow — Eine effiziente Methode zur Steuerung des Bewegungsmodus von Video-Diffusionsmodellen, die die Anpassung und Übertragung von Bewegungsmodi unterstützt.

Flux-Midjourney-Mix2-LoRA — Ein Text-zu-Bild-Generierungsmodell im Stil von Midjourney, das sich auf hochauflösende und realistische Bilder konzentriert.

TokenVerse — TokenVerse ist eine auf vortrainierten Text-zu-Bild-Diffusionsmodellen basierende, multikonzeptuelle Personalisierungsmethode.

X-Dyna — X-Dyna ist eine auf Diffusionsmodellen basierende, zero-shot fähige Technologie zur Generierung von animierten menschlichen Bildern.

Hunyuan3D 2.0 — Hunyuan3D 2.0 ist ein von Tencent entwickeltes System zur Erzeugung von hochauflösenden 3D-Assets, basierend auf einem groß angelegten Diffusionsmodell.

Diffusion as Shader — Ein einheitliches Architekturmodell, das verschiedene Steueraufgaben für die Videogenerierung unterstützt.

SeedVR — SeedVR: Ein Diffusions-Transformer-Modell zur universellen Videoreparatur

CreatiLayout — Kreative Layout-zu-Bild-Generierungstechnologie basierend auf einem siamesischen multimodalen Diffusions-Transformer

AI Kleiderwechsler — Virtuelles Online-Anprobieren, um schnell Ihren perfekten Stil zu finden.

VMix — Tool zur Verbesserung der ästhetischen Qualität von Text-zu-Bild-Diffusionsmodellen

DiffSensei — Maßgeschneidertes Modell zur Manga-Generierung, verbindet multimodalen LLMs und Diffusionsmodelle.

Synthesys — KI-gestützte Plattform zur Inhaltserstellung, die Video-, Sprach- und Bildgenerierungsdienste anbietet.

InvSR — Mehrstufiges Bild-Superauflösungsmodell basierend auf Diffusionsinversion

ColorFlow — Bildsequenz-Kolorierungsmodell, das feingranulare Identitätsinformationen bewahrt.

Leffa — Kontrollierbares Personenbildgenerierungsmodell

ComfyUI_HelloMeme — Bild- und Videogenerierungswerkzeug auf Basis von Diffusionsmodellen

Sana_600M_1024px — Hochleistungsfähiges Text-zu-Bild-Generierungsframework mit hoher Auflösung