在虚拟试发的领域，现有的头发转移技术常常面临着多样化和复杂发型的挑战，这让很多用户感到失望。最近，一项新的研究提出了一种创新的解决方案，名为 Stable-Hair。这项技术利用扩散模型，旨在将各种真实世界的发型准确地转移到用户提供的人脸上，给人们带来全新的试发体验。
产品入口：https://github.com/Xiaojiu-z/Stable-Hair
Stable-Hair 框架采用了两阶段的处理流程，以最小的修改实现最佳效果。第一阶段是训练一个 “秃头转换器”，通过稳定扩散技术，将用户的人脸图像中的头发去掉，生成 “秃头图像”。听起来可能有点奇怪，但这一步是为了后续的发型转移做准备。
进入第二阶段，Stable-Hair 通过三个独特的模块来完成头发的转移。首先是 “发型提取器”，它会将带有目标发型的参考图像进行编码。接下来，研究团队使用 “潜在身份网” 来确保源图像与转移结果之间在身份和背景上的一致性。最后，通过 “头发交叉注意力层”，可以将目标发型准确地转移到刚刚生成的秃头图像上，达到高度详细和高保真的效果。
研究人员经过大量实验，结果显示 Stable-Hair 在现有的头发转移方法中表现出色，达到了最先进的水平。这项技术的推出，将会大大提升用户在虚拟试发中的体验，让每个人都能轻松尝试不同的发型，享受变换造型的乐趣。
划重点:
🌟 研究团队推出了名为 Stable-Hair 的头发转移技术，解决了传统方法无法处理复杂发型的问题。
👨🔬 Stable-Hair 采用两阶段的处理流程，首先去除人脸图像中的头发，然后再进行发型的精确转移。
🏆 经过大量实验验证，Stable-Hair 在发型转移的效果上达到了行业领先水平，提升了用户的试发体验。