TryOnDiffusion

Una técnica de prueba virtual de ropa basada en modelos de difusión.

Nuevo Producto PremiumImagenSíntesis de imágenesPrueba virtual de ropa

TryOnDiffusion es una innovadora técnica de síntesis de imágenes que, mediante la combinación de dos UNets (Parallel-UNet), logra mantener simultáneamente los detalles de la prenda y adaptarse a variaciones significativas en la postura y forma del cuerpo en una sola red. Esta tecnología se adapta a diferentes posturas y formas corporales sin perder detalle en la prenda, superando las limitaciones de métodos anteriores en cuanto a la preservación del detalle y la adaptación postural, alcanzando un rendimiento líder en el sector.

Generación de visualizaciones de prueba virtual de ropa basada en arquitectura de difusión.
Deformación implícita de la prenda mediante un mecanismo de atención cruzada.
Integración de la deformación de la prenda y la fusión con la persona en un proceso unificado
en lugar de dos tareas independientes.
Procesamiento de imágenes a resoluciones de 128×128 y 256×256 píxeles.
Fusión de incrustaciones de postura de la persona y la prenda mediante capas lineales y mecanismos de atención.
Modulación de las características de los dos UNets en todas las escalas mediante FiLM (Feature-wise Linear Modulation).
Admite escenarios de prueba virtual de una misma prenda en varias personas y de diferentes prendas en una misma persona.

Esta tecnología está principalmente dirigida a diseñadores de moda
minoristas de ropa y consumidores
permitiéndoles previsualizar virtualmente el efecto de la ropa en diferentes personas
lo que mejora la eficiencia del diseño y la experiencia de compra.

Diseñadores de moda que utilizan TryOnDiffusion para previsualizar el efecto de nuevas prendas en modelos.
Minoristas de ropa que utilizan esta tecnología para ofrecer a los clientes una experiencia de prueba virtual personalizada.
Consumidores que utilizan TryOnDiffusion para probar ropa en línea y tomar decisiones de compra.

Paso 1: Preparar una imagen de la persona objetivo y una imagen de la prenda.
Paso 2: Segmentar la imagen de la persona y crear una imagen \RGB independiente de la prenda\.
Paso 3: Segmentar la imagen de la prenda y calcular la postura de la persona y la prenda.
Paso 4: Introducir los datos procesados en Parallel-UNet de 128×128 para una generación de imágenes preliminar.
Paso 5: Introducir la imagen de prueba virtual de 128×128 generada junto con la entrada condicionada en Parallel-UNet de 256×256.

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TryOnDiffusion

TryOnDiffusion Alternativas

TryOnDiffusion — Una técnica de prueba virtual de ropa basada en modelos de difusión.

Shencai AI — Herramienta de generación y edición de imágenes con IA potente, que ayuda a diseñadores y creativos a convertir sus ideas en realidad.

Acompáñate del Flujo — Un método eficiente para controlar los patrones de movimiento de modelos de difusión de video, que admite la personalización y migración de patrones de movimiento.

TokenVerse — TokenVerse es un método de personalización multiconceptual basado en un modelo de difusión preentrenado de texto a imagen.

X-Dyna — X-Dyna es una técnica de generación de animación de imágenes humanas de muestra cero basada en modelos de difusión.

FitDiT — FitDiT es una nueva tecnología de mejora de la percepción de la ropa para la prueba virtual de alta fidelidad.

TryOffAnyone — Modelo de aprendizaje profundo para generar imágenes de telas desplegadas a partir de imágenes de personas vestidas.

DynamicControl — Selección adaptativa de condiciones, mejora el control de la generación de imágenes a partir de texto

InvSR — Modelo de superresolución de imágenes de múltiples pasos basado en la inversión de difusión

Leffa — Modelo de generación de imágenes de personajes controlable

Sana_600M_1024px — Marco de generación de imágenes a partir de texto de alta resolución y alta eficiencia

Sana_1600M_1024px_Multilingüe — Modelo de generación de imágenes a partir de texto, de alta resolución y con soporte multilingüe

Color-diffusion — Utiliza modelos de difusión para colorear imágenes en blanco y negro

AnchorCrafter — Sistema de generación de vídeo 2D basado en modelos de difusión, que permite la creación de animaciones con interacción humano-objeto.

text-to-pose — Modelo que genera poses a partir de texto y, posteriormente, imágenes.

Sana-1.6B — Transformador de difusión lineal para la síntesis de imágenes de alta resolución

Sana — Marco de síntesis de imágenes de alta resolución y alta eficiencia

TryOffDiff — Tecnología de prueba virtual de reconstrucción de prendas de alta fidelidad basada en modelos de difusión

Autodestilación por Difusión — Una técnica de autodestilación por difusión para la generación de imágenes personalizada con cero ejemplos.

OneDiffusion — Modelo de difusión masivo multifuncional que admite la síntesis y comprensión bidireccional de imágenes.

PromptFix — Marco para la reparación y edición de fotos según instrucciones humanas.

PortraitGen — Herramienta de edición de campos gaussianos 4D a partir de videos de retratos 2D

MagicFace — Genera imágenes de retratos personalizadas sin necesidad de entrenamiento.

Diffusers Image Outpaint — Extensión de imagen mediante modelos de difusión

OmniGen — Marco de generación de imágenes unificado que simplifica la generación de imágenes multitarea.

Deslizadores de Concepto — Adaptadores de bajo rango para un control preciso de los conceptos en modelos de difusión.

Follow-Your-Canvas — Tecnología de generación y extensión de video de alta resolución

Kolors Prueba Virtual de Ropa — Experiencia de prueba virtual de ropa impulsada por IA

ml-mdm — Entrenamiento eficiente de modelos de difusión de texto a imagen de alta calidad

DiT-MoE — Modelo de transformador de difusión con parámetros a gran escala