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寡姐帶貨國風Polo衫,馬斯克穿牛仔走紅毯!虛擬試衣新框架火了,只需兩張圖30秒即生成

AIGC動態1年前 (2024)發布 量子位
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寡姐帶貨國風Polo衫,馬斯克穿牛仔走紅毯!虛擬試衣新框架火了,只需兩張圖30秒即生成

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原標題:寡姐帶貨國風Polo衫,馬斯克穿牛仔走紅毯!虛擬試衣新框架火了,只需兩張圖30秒即生成
關鍵字:模型,模塊,方法,服裝,特征
文章來源:量子位
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種政 投稿自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI只需兩張圖像,不到30秒,就能讓馬斯克穿牛仔走紅毯~
或者讓寡姐帶貨國風Polo衫~
就是二次元換裝也不在話下。
來自中山大學、Pixocial等機構聯合發布輕量化模型架構CatVTON。他們是以Stable Diffusion v1.5 inpainitng為基礎模型。
來看看更多效果。
用擴散模型進行虛擬試衣CatVTON可以實現傳統平鋪服裝圖到人物的換裝。
不管是上衣、褲子、裙子,還是套裝,各種不同品類服裝都可以。
其形狀和紋理都能保持較高的一致性。
另外,CatVTON 還可以實現人物A到人物B的換裝。
無需顯式地指定類別,根據 Mask 的不同即可完成目標服裝的試穿,支持單獨的上衣、褲子、裙子或者全身多件服裝同時更換 。
既然如此,那又是如何實現的呢?
輕量化模型架構CatVTON 在功能上豐富多樣, 但其模型架構卻十分簡潔高效:
2個網絡模塊(VAE+UNet)
899.06M總參數量
< 8G推理顯存(輸出圖像 1024×768 )
輕量化的架構來源于 CatVTON 對現有方法模塊冗余的觀察:
基于Warping的方法


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