3DV-TON (Textured3D-Guided Consistent Video Try-on via Diffusion Models) नामक एक नवीन तकनीक का आधिकारिक तौर पर अनावरण किया गया है, जो डिफ्यूज़न मॉडल के माध्यम से टेक्सचर वाले 3D गाइडेड वीडियो ट्राई-ऑन अनुभव प्रदान करती है। AIbase के अनुसार, 3DV-TON उन्नत 3D ज्यामिति और टेक्सचर मॉडलिंग का उपयोग करता है, जो वीडियो डिफ्यूज़न मॉडल के साथ मिलकर काम करता है, जिससे कपड़ों की गतिशील वीडियो में स्थिरता और यथार्थता सुनिश्चित होती है, जिससे ई-कॉमर्स, फैशन और आभासी वास्तविकता क्षेत्रों में क्रांतिकारी अनुप्रयोगों का मार्ग प्रशस्त होता है। संबंधित विवरण शैक्षणिक मंचों और सोशल मीडिया पर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हैं।
मुख्य कार्य: 3D टेक्सचर गाइडेंस और वीडियो स्थिरता
3DV-TON 3D मॉडलिंग और वीडियो जनरेशन तकनीक को एकीकृत करके पारंपरिक वर्चुअल ट्राई-ऑन में गतिशील असंगति और टेक्सचर विकृति की समस्याओं का समाधान करता है। AIbase ने इसके मुख्य आकर्षणों का विश्लेषण किया है:
टेक्सचर 3D गाइडेंस: उच्च-रिज़ॉल्यूशन 3D मानव मॉडल के आधार पर, कपड़ों के टेक्सचर को उत्पन्न करने के लिए डिफ्यूज़न मॉडल का उपयोग किया जाता है, जिससे कपड़े शरीर की ज्यामितीय विवरणों, जैसे कि सिलवटों और प्रकाश प्रभावों के साथ मेल खाते हैं।
वीडियो स्थिरता की गारंटी: वीडियो डिफ्यूज़न मॉडल (जैसे HunyuanVideo या Stable Video Diffusion) का उपयोग करके, कई फ्रेम वाले गतिशील दृश्यों में कपड़ों की स्थानिक और कालिक स्थिरता बनाए रखी जाती है, जिससे झिलमिलाहट या विकृति से बचा जा सकता है।
उच्च-निष्ठा दृश्य प्रभाव: 4K रिज़ॉल्यूशन आउटपुट का समर्थन करता है, कपड़ों के टेक्सचर विवरण (जैसे कपड़े की सामग्री, पैटर्न) यथार्थवादी होते हैं, और जटिल क्रियाओं और बहु-दृष्टिकोण प्रदर्शन के अनुकूल होते हैं।
बहु-दृश्य अनुकूलन: एकल कपड़ा छवि से गतिशील ट्राई-ऑन वीडियो उत्पन्न करने का समर्थन करता है, जिसमें ई-कॉमर्स प्रदर्शन, वर्चुअल ड्रेसिंग गेम और AR/VR अनुप्रयोग शामिल हैं।
उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफ़ेस: API और विज़ुअलाइज़ेशन टूल प्रदान करता है, जिससे डेवलपर्स और डिज़ाइनर टेक्स्ट संकेतों या छवि इनपुट के माध्यम से जल्दी से ट्राई-ऑन वीडियो उत्पन्न कर सकते हैं।
AIbase ने देखा है कि समुदाय परीक्षणों में, उपयोगकर्ताओं द्वारा एकल ड्रेस छवि अपलोड करने पर, 3DV-TON द्वारा उत्पन्न बहु-दृष्टिकोण ट्राई-ऑन वीडियो में मॉडल के चलने पर भी कपड़ों के टेक्सचर और गति का सही तालमेल बना रहता है, और दृश्य प्रभाव वास्तविक शूटिंग के समान होते हैं।
तकनीकी संरचना: डिफ्यूज़न मॉडल और 3D ज्यामिति का संयोजन
3DV-TON बहु-मोडल डिफ्यूज़न मॉडल और 3D मॉडलिंग तकनीक पर आधारित है, जो ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग के साथ मिलकर काम करता है। AIbase के विश्लेषण के अनुसार, इसकी मुख्य तकनीक में शामिल हैं:
3D मानव मॉडलिंग: SMPL-X या इसी तरह के पैरामीटर मॉडल का उपयोग करके, उच्च-परिशुद्धता मानव मेष उत्पन्न किया जाता है, जो गतिशील मुद्राओं और शरीर के आकार के अनुकूल होता है।
डिफ्यूज़न मॉडल ड्राइव: वीडियो डिफ्यूज़न मॉडल (जैसे Hunyuan3D-Paint या VideoCrafter) के आधार पर, बहु-दृष्टिकोण स्थितियों के तहत टेक्सचर में स्थिरता वाले वीडियो फ्रेम उत्पन्न किए जाते हैं, जो TexFusion की 3D टेक्सचर सिंथेसिस तकनीक से प्रेरित हैं।
ज्यामिति और टेक्सचर डिकप्लिंग: ड्यूल-स्ट्रीम कंडीशनल नेटवर्क (Hunyuan3D2.0 के ड्यूल-स्ट्रीम रेफरेंस नेटवर्क के समान) के माध्यम से, कपड़ों की ज्यामिति और टेक्सचर को अलग-अलग उत्पन्न किया जाता है, जिससे विवरणों का सही मिलान सुनिश्चित होता है।
बहु-दृष्टिकोण स्थिरता: बहु-कार्य ध्यान तंत्र (जैसे Matrix3D के बहु-दृष्टिकोण एन्कोडर) को शामिल करके, कैमरा मुद्रा स्थितियों के माध्यम से अंतर-फ्रेम ज्यामितीय स्थिरता को बढ़ाया जाता है।
ओपन-सोर्स और स्केलेबिलिटी: कुछ कोड और प्री-ट्रेन्ड मॉडल GitHub पर होस्ट किए गए हैं, जो Gradio और Diffusers लाइब्रेरी के साथ संगत हैं, डेवलपर्स इसे कस्टम कपड़ों या दृश्यों तक विस्तारित कर सकते हैं।
AIbase का मानना है कि 3DV-TON में 3D गाइडेंस और वीडियो डिफ्यूज़न का संयोजन, CAT3D के बहु-दृष्टिकोण जनरेशन तर्क के समान है, लेकिन कपड़े ट्राई-ऑन के क्षेत्र में अधिक लक्षित है, जिससे उच्च-निष्ठा गतिशील ट्राई-ऑन तकनीक में एक खाली जगह भर जाती है।
अनुप्रयोग परिदृश्य: ई-कॉमर्स और आभासी फैशन को सशक्त बनाना
3DV-TON की बहु-कार्यशीलता इसे कई क्षेत्रों में बहुत अधिक क्षमता प्रदान करती है। AIbase ने इसके मुख्य अनुप्रयोगों को संक्षेपित किया है:
ई-कॉमर्स: Shopify, Amazon आदि प्लेटफॉर्म के लिए गतिशील कपड़ा ट्राई-ऑन वीडियो उत्पन्न करना, जिससे उपभोक्ताओं का आत्मविश्वास बढ़ता है, जैसे "मॉडल द्वारा जीन्स के बहु-कोण प्रदर्शन"।
आभासी फैशन और मेटावर्स: VR/AR ड्रेसिंग अनुभव का समर्थन करता है, उपयोगकर्ता आभासी वातावरण में डिजिटल कपड़े पहन सकते हैं, जो Decentraland या Roblox प्लेटफॉर्म के अनुकूल हैं।
सिनेमा और एनीमेशन: डिजिटल पात्रों के लिए यथार्थवादी कपड़े एनीमेशन उत्पन्न करना, जिससे CG उत्पादन लागत कम होती है, जैसे "साइंस फिक्शन जैकेट" का गतिशील प्रभाव उत्पन्न करना।
व्यक्तिगत अनुकूलन: उपयोगकर्ताओं द्वारा अपलोड किए गए शरीर के आकार के डेटा और कपड़ा छवियों के साथ मिलकर, व्यक्तिगत ट्राई-ऑन वीडियो उत्पन्न करना, जो उच्च-स्तरीय फैशन अनुकूलन की आवश्यकताओं को पूरा करता है।
सोशल मीडिया मार्केटिंग: Instagram, TikTok के लिए आकर्षक ट्राई-ऑन सामग्री उत्पन्न करना, जिससे ब्रांड इंटरैक्शन और प्रचार प्रभाव बढ़ता है।
समुदाय के उदाहरणों से पता चलता है कि एक ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म ने 3DV-TON का उपयोग करके शरद ऋतु के कपड़ों के संग्रह के लिए ट्राई-ऑन वीडियो उत्पन्न किए हैं, और उपभोक्ताओं ने प्रतिक्रिया दी है कि वीडियो की यथार्थता ने खरीद की इच्छा को 30% तक बढ़ा दिया है। AIbase ने देखा है कि यह FLDM-VTON जैसी अन्य वर्चुअल ट्राई-ऑन तकनीकों से गतिशील वीडियो के समर्थन में भिन्न है, जिससे इमर्सिव अनुभव में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है।
प्रारंभिक मार्गदर्शिका: त्वरित परिनियोजन और विकास
AIbase को पता चला है कि 3DV-TON का कुछ कार्यान्वयन GitHub पर ओपन-सोर्स के माध्यम से उपलब्ध है, जिसके लिए Python3.8+, PyTorch और Diffusers लाइब्रेरी का समर्थन आवश्यक है। उपयोगकर्ता निम्नलिखित चरणों का पालन करके जल्दी से प्रारंभ कर सकते हैं:
GitHub रिपॉजिटरी तक पहुँचें, कोड को क्लोन करें और निर्भरताओं (जैसे diffusers, smplx) को स्थापित करें;
इनपुट डेटा तैयार करें, जिसमें कपड़ा छवियाँ, 3D मानव मॉडल या टेक्स्ट संकेत (जैसे "लाल रेशम की पोशाक") शामिल हैं;
कैमरा मुद्रा और जनरेशन पैरामीटर को कॉन्फ़िगर करें, और ट्राई-ऑन वीडियो उत्पन्न करने के लिए डिफ्यूज़न मॉडल को चलाएँ;
Gradio इंटरफ़ेस का उपयोग करके परिणामों का पूर्वावलोकन करें, या ई-कॉमर्स/AR प्लेटफॉर्म में API को एकीकृत करें;
4K वीडियो (MP4 प्रारूप) निर्यात करें, जो क्लाउड या सोशल मीडिया पर एक-क्लिक अपलोड का समर्थन करता है।
समुदाय ने जटिल कपड़ों के लिए टेक्सचर गुणवत्ता को अनुकूलित करने के लिए विस्तृत संकेत शब्दों का उपयोग करने और उच्च-प्रदर्शन GPU (जैसे A100) का उपयोग करके जनरेशन को तेज करने का सुझाव दिया है। AIbase याद दिलाता है कि पहली बार परिनियोजन के लिए SMPL-X मॉडल और कैमरा पैरामीटर को सही ढंग से कॉन्फ़िगर करना सुनिश्चित करें, जनरेशन समय हार्डवेयर प्रदर्शन के अनुसार भिन्न होता है (4K वीडियो के लिए लगभग 5-10 मिनट)।
समुदाय की प्रतिक्रिया और सुधार की दिशा
3DV-TON के जारी होने के बाद, समुदाय ने इसके उच्च-निष्ठा वीडियो जनरेशन और 3D स्थिरता की अत्यधिक सराहना की है। डेवलपर्स ने कहा कि यह "वर्चुअल ट्राई-ऑन को स्थिर छवियों से गतिशील वीडियो में ले जाता है", खासकर ई-कॉमर्स और मेटावर्स परिदृश्यों में इसका प्रदर्शन उत्कृष्ट है। हालाँकि, कुछ उपयोगकर्ताओं ने बताया कि जटिल कपड़ों (जैसे बहु-परत साड़ी) के जनरेशन की गति धीमी है, और अनुमान दक्षता को अनुकूलित करने का सुझाव दिया गया है। समुदाय वास्तविक समय ट्राई-ऑन और बहु-कपड़ा संयोजन कार्यों के समर्थन की भी अपेक्षा करता है। विकास टीम ने जवाब दिया कि अगले संस्करण में अधिक कुशल डिफ्यूज़न मॉडल (जैसे Flux.1-Dev) को एकीकृत किया जाएगा और वास्तविक समय प्रतिपादन का पता लगाया जाएगा। AIbase का अनुमान है कि 3DV-TON Hunyuan3D-Studio या JiMeng 3.0 के साथ एकीकृत हो सकता है, जिससे कपड़े के डिज़ाइन से लेकर ट्राई-ऑन तक का एक बंद-लूप पारिस्थितिकी तंत्र बन सकता है।
भविष्य का दृष्टिकोण: वर्चुअल ट्राई-ऑन की बुद्धिमान लहर
3DV-TON के लॉन्च ने वर्चुअल ट्राई-ऑन क्षेत्र में AI की गहरी सफलता को दर्शाया है। AIbase का मानना है कि इसकी 3D टेक्सचर गाइडेंस और वीडियो स्थिरता तकनीक न केवल पारंपरिक ट्राई-ऑन टूल्स (जैसे Wear-Any-Way, MV-VTON) को चुनौती देती है, बल्कि गतिशील यथार्थता में भी एक नया मानदंड स्थापित करती है। समुदाय डिज़ाइन से लेकर प्रदर्शन तक के बुद्धिमान प्लेटफॉर्म के निर्माण के लिए इसे ComfyUI या Lovable2.0 के वर्कफ़्लो के साथ एकीकृत करने पर चर्चा कर रहा है। दीर्घकालिक रूप से, 3DV-TON क्लाउड-आधारित SaaS सेवाएँ लॉन्च कर सकता है, जो Shopify के प्लगइन पारिस्थितिकी तंत्र के समान सब्सक्रिप्शन-आधारित API और वास्तविक समय ट्राई-ऑन कार्य प्रदान करता है। AIbase को 2025 में 3DV-TON की बहु-मोडल इंटरैक्शन और वैश्वीकरण पर प्रगति की उम्मीद है।
प्रोजेक्ट पता: https://huggingface.co/papers/2504.17414
