试穿

FASHN v1.5发布：AI虚拟试穿技术大幅提升，速效精准引领购物潮流

FASHN AI正式发布了其最新虚拟试穿模型FASHN v1.5，标志着虚拟试穿技术在速度、精准度和用户体验上的重大进步。技术革新:无分割处理与速度提升FASHN v1.5引入了革命性的无分割（Segmentation-Free）技术，通过先进的AI算法，能够在单一步骤中智能地处理模特图像和服装图像。这一创新不仅简化了传统虚拟试穿流程，还提升了试穿的精准度和自然感，使得虚拟试穿效果更加真实流畅。

4/29/2025 11:00:50 AM

AI在线

谷歌 AI 攻克连衣裙，数百品牌商品任你虚拟试穿

谷歌公司于 9 月 5 日周四发布新闻稿，宣布扩充和增强 AI 虚拟试穿工具，现支持用户虚拟试穿来自 Boden、Maje、Sandro、Simkhai 和 Staud 等数百个品牌的数千件连衣裙。谷歌表示连衣裙是该工具搜索次数最多的服装类别之一，但由于连衣裙相比较其它服装更细致和复杂，现有的 AI 扩散技术难以捕捉花卉或几何图案等印花细节，存在较大的挑战。此外，由于连衣裙通常覆盖身体的大部分，并有不同的长度（如中裙、大裙和迷你裙），给人穿上虚拟连衣裙往往会导致身体细节模糊不清。谷歌公司去年发布 AI 虚拟试穿工具

9/7/2024 2:16:27 PM

故渊

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

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