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
人工智能
AI
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
谷歌
数据
机器人
大模型
Midjourney
用户
开源
智能
Meta
微软
GPT
学习
图像
技术
Gemini
AI创作
马斯克
论文
Anthropic
代码
英伟达
算法
Stable Diffusion
智能体
训练
芯片
开发者
蛋白质
生成式
腾讯
苹果
AI新词
神经网络
3D
Claude
LLM
研究
生成
机器学习
计算
AI for Science
Sora
人形机器人
AI视频
xAI
AI设计
GPU
华为
百度
搜索
大语言模型
Agent
场景
字节跳动
预测
大型语言模型
深度学习
伟达
工具
Transformer
视觉
RAG
具身智能
神器推荐
亚马逊
Copilot
模态
AGI
LLaMA
文本
算力
驾驶