Diffuse to Choose
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Diffuse to Choose

一种基于扩散的图像修复模型,主要用于虚拟试穿场景。它能够在修复图像时保留参考物品的细节,适用于在线购物等虚拟试穿场景中的图像修复任务。Diffuse to Choose官网入口网址

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一种基于扩散的图像修复模型,主要用于虚拟试穿场景。它能够在修复图像时保留参考物品的细节,适用于在线购物等虚拟试穿场景中的图像修复任务。

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Diffuse to Choose

Diffuse to Choose简介

Virtual Try-All with image conditioned diffusion

Diffuse to Choose主要用于虚拟试穿场景。它能够在修复图像时保留参考物品的细节,并且能够进行准确的语义操作。Diffuse to Choose能让你在将任何商品放入任何环境中,同时和环境完美融合,并结合感知损失来进一步保留参考物品的细节,该模型在快速推理和高保真细节方面取得了良好的平衡。

比如您可以使用Diffuse to Choose装饰您的房间,或者不受任何限制地尝试不同的衣服组合,改变衣服的风格,例如塞进衣服或卷起袖子。

Diffuse to Choose能够帮助用户更好地了解产品在真实环境中的样子,提高了在线购物的体验。

Diffuse to Choose

Diffuse to Choose功能:

1、虚拟试穿技术:允许用户在不同环境中虚拟放置商品,实现逼真的在线购物体验。

2、与传统扩散模型相比,DTC模型能更好地捕捉商品细节,提升修复质量。采用特殊的算法,将来自参考图像的细粒度特征直接融入主扩散模型的潜在特征图中,保证产品与环境的高度融合。

3、高效平衡:在快速推断与保持高保真细节方面达到了有效的平衡。

4、广泛测试与评估:在不同数据集上测试,证明了DTC模型相较于现有技术的优越性。

5、场景适应性:能够处理多种场景中的图像,确保产品与场景的无缝整合。

6、快速推断能力:提供快速且高效的零次射推断,加快虚拟试穿过程。

7、修复图像:在虚拟试穿应用中修复图像,为产品图像添加缺失的细节。

Diffuse to Choose官网入口网址

https://diffuse2choose.github.io/

OpenI小编发现Diffuse to Choose网站非常受用户欢迎,请访问Diffuse to Choose网址入口试用。

数据统计

数据评估

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