Fashion-VDM是一種由谷歌與華盛頓大合開發的先進虛擬試穿技術，基于視頻擴散模型（VDM）。該技術能夠在輸入服裝圖像與人物視頻的基礎上，生成高質量的試穿視頻，讓用戶直觀體驗穿著效果，同時保留人物的身份特征與動作。Fashion-VDM致力于解決傳統視頻虛擬試穿中服裝細節不足和時間一致性差的問題，通過創新的技術手段，顯著提升了服裝的保真度和視頻生成的效率。

Fashion-VDM是什么

Fashion-VDM是由谷歌與華盛頓大學共同推出的一款基于視頻擴散模型（VDM）的虛擬試穿技術。它能夠結合給定的服裝圖像和人物視頻，生物穿著該服裝的高質量試穿視頻，同時保持人物的身份和動作。該技術采用了擴散模型架構、分割分類器引導和漸進式時間訓練策略，旨在解決視頻虛擬試穿中服裝細節和時間一致性的問題，尤其在視頻數據有限的情況下，通過聯合圖像-視頻訓練來提高服裝的保真度，推動視頻虛擬試穿領域的發展。

Fashion-VDM的主要功能

• 生成虛擬試穿視頻：通過結合服裝圖像與人物視頻，Fashion-VDM能夠生物穿著指定服裝的動態視頻。
• 保持服裝細節和時間一致性：有效解決現有虛擬試穿技術中服裝細節缺失及時間一致性不足的問題。
• 提高服裝保真度：采用分割分類器引導技術，增強對服裝圖像細節的控制，提升保真度。
• 優化視頻生成效率：通過漸進式時間訓練策略，使得在單次處理64幀的512px視頻時，提升生成效率和質量。
• 聯合圖像-視頻訓練：在訓練過程中結合圖像和視頻數據，在視頻數據有限的情況下提升模型性能。

Fashion-VDM的技術原理

• 擴散模型架構：Fashion-VDM依托擴散模型逐步從噪聲中恢復清晰的圖像或視頻。
• 3D卷積和時間注意力塊：在UNet網絡中整合3D卷積與時間注意力塊，確保視頻幀之間的時間一致性。
• 分割分類器引導：一種能夠控制多個條件信號的技術，幫助模型更加精準地生成結果，提升服裝保真度與視頻幀間的一致性。
• 漸進式時間訓練：模型通過多個階段的訓練，逐步引入更長的視頻幀，最終達到64幀的目標。
• 聯合圖像-視頻訓練：在訓練過程中采用條件網絡分支技術，提升數據多樣性與訓練穩定性。
• 預處理和編碼：對輸入的視頻和服裝圖像進行預處理，提取人物姿態、服裝無關幀及服裝分割信息，使用不同的UNet編碼器進行編碼。

Fashion-VDM的項目地址

• 項目官網：johannakarras.github.io/Fashion-VDM
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.00225

Fashion-VDM的應用場景

• 在線服裝購物：消費者能夠在購買前通過虛擬試穿功能，直觀地感受服裝的穿著效果，從而減少因尺寸或款式不合適而導致的退換貨。
• 時尚設計與營銷：服裝設計師與品牌可以展示其服裝作品，提前評估市場反應，降低設計與營銷成本。
• 電商平臺：電商平臺可以整合Fashion-VDM技術，提升線上購物的互動性與趣味性，增加消費者的購買意愿。
• 虛擬時尚秀：在虛擬時尚秀中展示服裝，提供更生動與真實的展示效果。
• 社交媒體營銷：品牌與影響者能夠在社交媒體上創造吸引人的內容，提升用戶參與度及品牌曝光率。

常見問題

• Fashion-VDM適合哪些用戶？：Fashion-VDM主要面向在線購物的消費者、時尚設計師、電商平臺及品牌營銷人員。
• 如何使用Fashion-VDM？：用戶只需上傳服裝圖像與人物視頻，即可生成個性化的虛擬試穿視頻。
• Fashion-VDM的生成速度如何？：得益于優化的視頻生成效率，Fashion-VDM能夠快速生成高質量的視頻。