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FitDiT
FitDiT 是一种用于高保真虚拟试衣的新型服装感知增强技术。
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图像
虚拟试衣
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FitDiT 旨在解决图像基础虚拟试衣中高保真度和鲁棒性不足的问题,通过引入服装纹理提取器和频域学习,以及采用扩张松弛掩码策略,显著提升了虚拟试衣的贴合度和细节表现,其主要优点是能够生成逼真且细节丰富的服装图像,适用于多种场景,具有较高的实用价值和竞争力,目前尚未明确具体价格和市场定位。
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采用 Diffusion Transformers (DiT) 架构,将更多参数和注意力分配给高分辨率特征,以提升图像质量。
引入服装纹理提取器,结合服装先验演化来微调服装特征,更好地捕捉条纹、图案和文字等丰富细节。
定制频率距离损失进行频域学习,增强高频服装细节。
使用扩张松弛掩码策略,适应服装正确长度,防止跨类别试衣时生成充满整个掩码区域的服装。
在定性和定量评估中超越所有基线模型,单张 1024x768 图像的推理时间仅为 4.57 秒。
目标受众主要是服装设计师、电商平台、时尚博主以及对虚拟试衣有需求的消费者,因为它能够提供逼真的试衣效果,帮助用户更好地预览服装上身效果,提高购物体验和设计效率。
服装设计师利用 FitDiT 快速预览不同设计在模特身上的效果,加速设计迭代。
电商平台集成 FitDiT,让消费者在购买前虚拟试穿服装,降低退货率。
时尚博主使用 FitDiT 制作虚拟试衣视频,展示更多服装搭配可能性。
1. 访问在线演示网站或使用 Huggingface Space。
2. 上传待试穿的服装图片和目标人物图片。
3. 选择合适的参数设置,如服装类别、试穿部位等。
4. 点击开始试衣,等待模型生成结果。
5. 查看生成的虚拟试衣图像,进行效果评估和调整。
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