虚拟试穿(VTON)和虚拟换装(VD)技术分享

2024-08-29 14:20

本文主要是介绍虚拟试穿(VTON)和虚拟换装(VD)技术分享,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

虚拟试穿技术(VTON)和虚拟换装(VD)技术是一种应用于电子商务和在线零售的技术,旨在通过数字手段提升用户的购物体验,让用户能够在没有实际试穿的情况下,看到自己穿上特定服装的样子。这种技术的核心价值在于提高消费者的购物满意度和购买决策效率,减少因大小不合或风格不满意导致的退换货。

  1. 潜在扩散模型用于局部服装修补:这种模型可以生成逼真的图像细节,在虚拟试穿技术中用于修复或替换用户图像中的服装部分,确保试穿效果自然真实。
  2. IMAGDressing-v1模型
    • 服装UNet:用于处理和修改服装图像的特定网络结构。
    • CLIP提取的语义特征:用于理解和处理图像与自然语言描述之间的关系,增强模型对服装特征的识别和生成能力。
    • VAE提取的纹理特征:聚焦于生成高质量的纹理细节,提升生成图像的真实感。
    • 混合注意力模块:结合了固定的自注意力和可训练的交叉注意力,优化特征融合过程,增强模型在不同条件下的表现。
  3. 数据集和标准化流程:开发了一个名为交互式服装配对(IGPair)的大型数据集,为模型训练和测试提供了丰富的样本,帮助提升模型性能和适用性。

意义:

  • 消费者体验:用户可以在购买前,通过虚拟试穿技术看到自己穿上某件衣服后的样子,这大大提高了用户的购物体验和满意度。
  • 商业价值:商家可以利用这项技术减少实体试穿的需要,降低退换货率,同时也能提供更加个性化的推荐服务。
  • 创新营销工具:通过虚拟试穿,商家可以在社交媒体和线上平台上提供更具吸引力的互动方式,吸引消费者参与和分享,从而驱动销售。

虚拟试穿技术和虚拟换装技术利用先进的计算模型和大数据,为在线购物体验带来革命性的提升,使消费者能够更加便捷和直观地选择合适的服装。

论文作者:Fei Shen,Xin Jiang,Xin He,Hu Ye,Cong Wang,Xiaoyu Du,Zechao Li,Jinghui Tang

作者单位:Nanjing University of Science and Technology; Huawei Inc.; Tencent AI Lab; Nanjing University

论文链接:http://arxiv.org/abs/2407.12705v1

项目链接:https://github.com/muzishen/IMAGDressing

内容简介:

1)方向:虚拟试穿技术(VTON)和虚拟换装(VD)技术

2)应用:在线购物体验增强

3)背景:最新的技术通过使用潜在扩散模型进行局部服装修补,实现了逼真的虚拟试穿,显著增强了消费者的在线购物体验。然而,现有的VTON技术忽视了商家全面展示服装的需求,包括对服装、可选面部、姿势和场景的灵活控制。

4)方法:为解决这一问题,本文定义了虚拟试衣(VD)任务,专注于生成可以自由编辑的人体图像,固定服装并选择性地调整其他条件。同时,设计了全面的亲和度度量指标(CAMI),用于评估生成图像与参考服装之间的一致性。然后,提出了IMAGDressing-v1,该模型结合了服装UNet、从CLIP提取语义特征和从VAE提取纹理特征。引入了混合注意力模块,包括冻结的自注意力和可训练的交叉注意力,将服装UNet中的服装特征整合到冻结去噪UNet中,以确保用户可以通过文本控制不同场景。IMAGDressing-v1可以与其他扩展插件如ControlNet和IP-Adapter结合使用,增强生成图像的多样性和可控性。此外,为解决数据缺乏问题,发布了交互式服装配对(IGPair)数据集,包含超过30万对服装和穿着图像,并建立了标准的数据组装流水线。

5)结果:广泛的实验表明,IMAGDressing-v1在各种受控条件下实现了最先进的人体图像合成性能。代码和模型:https://github.com/muzishen/IMAGDressing。

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