CatVTON

シンプルで効率的な仮想試着拡散モデルです。

一般製品画像仮想試着拡散モデル

CatVTONは拡散モデルに基づく仮想試着技術です。軽量ネットワーク（合計899.06Mパラメーター）、パラメーター効率的なトレーニング（49.57M学習可能パラメーター）、簡素化された推論（1024x768解像度で<8G VRAM）を実現しています。簡素化されたネットワーク構造と推論プロセスにより、迅速かつ効率的な仮想試着効果を実現し、ファッション業界やパーソナライズされた推奨シーンに特に適しています。

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CatVTON — シンプルで効率的な仮想試着拡散モデルです。

IDM-VTON — 仮想試着タスクに用いられる拡散モデルであり、特に現実世界のシーンにおいて画像の忠実度とディテールの保持を高めます。

Inception Labs — Inception Labsは、次世代の拡散型大規模言語モデルを発表し、極めて高速で効率的で高品質な言語生成能力を提供します。

Project Starlight — Project Starlight は、AI ベースのビデオ強化ツールで、低解像度および破損したビデオを高画質にアップスケールします。

Mercury Coder — Mercury Coder は、拡散モデルに基づく高性能コード生成言語モデルです。

VideoGrain — VideoGrainは、カテゴリレベル、インスタンスレベル、パーツレベルの動画編集を実現するためのゼロショット手法です。

MakeAnything — MakeAnythingは、多様な分野におけるプログラムによるシーケンス生成を行う拡散変換器モデルです。

Pippo — Pippoは、一枚の写真から高解像度で複数視点のビデオを生成する生成モデルです。

デバイス上Sora — デバイス上Soraは、拡散モデルに基づくモバイルデバイス向けテキストから動画生成プロジェクトです。

DiffSplat — DiffSplatは、テキストプロンプトと単一視点画像から3Dガウシアン点群を生成するジェネレーティブフレームワークです。

Go with the Flow — ビデオ拡散モデルのモーションモードを効率的に制御するための手法。モーションモードのカスタマイズと転移をサポートします。

TokenVerse — TokenVerseは、事前学習済みテキストツーイメージ拡散モデルに基づく、多概念パーソナライズ手法です。

X-Dyna — X-Dynaは、拡散モデルに基づくゼロショットの人物画像アニメーション生成技術です。

HunYuan-3D 2.0 — HunYuan-3D 2.0は、テンセントが開発した、大規模拡散モデルに基づく高解像度3Dアセット生成システムです。

シェーダとしての拡散 (Diffusion as Shader) — 様々なビデオ生成制御タスクに対応する統一アーキテクチャモデルです。

SeedVR — SeedVR：汎用動画修復のための拡散トランスフォーマーモデル

CreatiLayout — 双子型多モーダル拡散トランスフォーマーに基づく、アイデアレイアウトから画像生成技術

VMix — テキストツーイメージ拡散モデルの美的品質向上ツール

DiffSensei — 多モーダルLLMと拡散モデルを組み合わせた、カスタマイズ可能な漫画生成モデルです。

DynamicControl — 適応型条件選択により、テキストから画像への生成制御力を向上

InvSR — 拡散逆転に基づく多段階画像超解像度モデル

ColorFlow — 細粒度な識別情報を保持する画像シーケンス彩色モデル

Leffa — 制御可能な人物画像生成モデル

ComfyUI_HelloMeme — 拡散モデルベースの画像・動画生成ツール

AnchorCrafter — 拡散モデルに基づく2D動画生成システムで、人物と物体のインタラクティブなアニメーションを実現します。

text-to-pose — テキストからポーズを生成し、さらに画像を生成するモデルです。

DiffusionDrive — リアルタイムエンドツーエンド自動運転のための遮断拡散モデル

TryOffDiff — 拡散モデルに基づく高精細な衣服再構築とバーチャル試着技術

拡散自己蒸留 (Diffusion Self-Distillation) — ゼロショットカスタム画像生成のための拡散自己蒸留技術です。