换装
中山大学联合字节智创数字人团队提出MMTryon虚拟试穿框架,效果优于现有SOTA
虚拟换装技术在特效以及电商的场景下有着广泛的应用,具有较高的商业潜质与价值。近期,中山大学联合字节跳动智能创作数字人团队提出了一种多模态多参考虚拟试穿 (VITON) 框架 MMTryon,可以通过输入多个服装图像及指定穿法的文本指令来生成高质量的组合试穿结果。对于单图换装,MMTryon有效的利用了大量的数据设计了一个表征能力强大的服装编码器, 使得该方案能处理复杂的换装场景及任意服装款式;对于组合换装,MMTryon消除了传统虚拟换装算法中对服装精细分割的依赖,可依靠一条文本指令从多张服装参考图像中选择需要试穿
7/8/2024 3:42:00 PM
新闻助手
- 1
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
谷歌
AI绘画
机器人
数据
大模型
Midjourney
开源
Meta
智能
微软
用户
AI新词
GPT
学习
技术
智能体
马斯克
Gemini
图像
Anthropic
英伟达
AI创作
训练
论文
代码
LLM
算法
Stable Diffusion
芯片
腾讯
AI for Science
苹果
Agent
Claude
蛋白质
开发者
生成式
神经网络
xAI
机器学习
3D
研究
人形机器人
生成
AI视频
百度
工具
RAG
大语言模型
Sora
华为
GPU
计算
具身智能
AI设计
字节跳动
搜索
大型语言模型
AGI
场景
深度学习
视频生成
架构
预测
视觉
伟达
DeepMind
Transformer
编程
神器推荐
AI模型
亚马逊
MCP