CVPRApr, 2024

高保真虚拟试穿的纹理保持扩散模型

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TL;DR在虚拟试衣领域，我们提出了一种基于纹理保持扩散（TPD）模型的新方法，通过利用空间维度上人体图片和参考服装图片的连接输入扩散模型的去噪 UNet，实现了高效准确的纹理迁移，并预测精确的修补掩膜，将掩膜预测和图像合成整合于单一紧凑模型中，显著优于流行的 VITON、VITON-HD 数据库上的最先进方法。
image-based virtual try-ondiffusion model-based approachestexture transferfidelityinpainting mask
发现论文，激发创造
  • 优化虚拟试穿的扩散模型

    本研究提出了一种改进的图像虚拟试穿的扩散模型（IDM-VTON），该模型通过使用高级语义和低级特征融合的方法，提高了服装的真实性，并生成了具有真实感的虚拟试穿图像。该研究还介绍了一种使用人物 - 服装图像对进行个性化定制的方法，并通过实验证明了该方法在保留服装细节和生成真实虚拟试穿图像方面的有效性。

    Mar, 2024

  • 一种时间高效和身份一致的虚拟试穿方法：基于改进扩散模型的变体

    本研究讨论了当代电子商务和前景元宇宙中虚拟试穿的关键问题，强调在各种场景中保留目标人物和衣物的复杂纹理细节和独特特征所面临的挑战，并探索了现有方法的局限性和未解决的问题，随后提出了一种基于扩散的新颖解决方案，该解决方案在虚拟试穿过程中解决了服装纹理保留和用户身份保留的问题。该网络显示出令人印象深刻的结果，在推理过程中的速度超过最先进技术近 20 倍，并在定性评估中具有更高的保真度。在 VITON-HD 和 Dresscode 数据集上的定量评估证实了与最近的 SOTA 方法相当的性能。

    Mar, 2024

  • 利用外观流驯服扩散模型的高质量虚拟试穿

    基于扩散模型的条件修复技术在虚拟试衣中的有效使用，结合了扭曲模块的力量来产生高质量和逼真的虚拟试穿结果。

    Aug, 2023

  • ViViD: 使用扩散模型的视频虚拟试衣

    视频虚拟试穿通过强大的扩散模型处理视频虚拟试穿任务并实现空间时间一致性。

    May, 2024

  • 带有形状控制和纹理引导的两阶段个性化虚拟试穿框架

    本文提出一种全新的个性化虚拟试穿模型（PE-VITON），将图片作为扩散模型的引导条件，通过两个阶段（形状控制和纹理引导）解耦服装属性。定向引导的方式使得该模型可以有效解决传统试穿方法中服装褶皱减弱、复杂人体姿势下生成效果差、衣物边缘模糊和纹理样式不清晰等问题，并根据人体姿势自动增强生成的服装褶皱和纹理，提高虚拟试穿的真实性。实验证明，该模型优于现有的最先进模型。

    Dec, 2023

  • WarpDiffusion：高保真虚拟试衣的高效扩散模型

    通过引入新颖的信息感知和局部服装特征注意机制，WarpDiffusion 将基于变形和基于扩散的范式相结合，实现了高效和高保真度的虚拟试衣，从而提升了现有 VITON 方法的综合质量。

    Dec, 2023

  • TryOnDiffusion：两个 UNet 的故事

    本研究提出了一种基于扩散的架构，统一了两个并行 UNet，旨在在保留服装细节的同时，通过扭曲服装并令其适应不同的身体姿态和形状变化，生成着装效果图。实验结果表明，该方法在质量和多个评估指标上均取得了最先进的表现。

    Jun, 2023

  • 基于去噪扩散模型的人物图像合成

    使用去噪扩散模型，我们提出了一种名为 PIDM 的人体图像扩散模型，解决了复杂的转换问题，并展示了在两个大型基准测试中的显着结果，以及如何在下游任务中使用生成的图像。

    Nov, 2022

  • PFDM：基于扩散模型的无需解析器虚拟试衣

    提出了一种基于扩散模型 (PFDM) 的无需分割的虚拟试穿方法，通过隐式变形无缝地在目标人物上 “穿” 上服装，与最新的无需分割和基于分割的模型相比，在处理复杂情况、合成高保真度图像方面表现出色。

    Feb, 2024

  • StableVITON：使用潜在扩散模型学习虚拟试穿的语义对应关系

    通过在预训练扩散模型的潜在空间内学习衣物与人体之间的语义对应关系，利用零交叉关注区块保留衣物细节并利用预训练模型的内在知识进行图像变形处理，通过提出的新型注意力全变差损失和应用数据增强，实现了尖锐的注意力图，从而更准确地表示衣物细节。StableVITON 在定性和定量评估中胜过基准方法，在任意人物图像中展示了有希望的质量。

    Dec, 2023