半岛体育APP不本质试穿，就能考试各样衣饰，虚拟试衣时间让「QQ秀」升级成了真人版，为时尚行业掀开了新全国的大门。

　　然而，现有的虚拟试衣办法正在传神性和细节上的同等性方面还存正在挑拨。固然扩散模子正在创建高品德和切实感图像方面涌现超群，但正在虚拟试衣等特定场景中，它们正在支持担任力和同等性方面另有待提升。

　　Outfit Anyone 欺骗了一种革新的双流条目扩散模子，有用地管理了这些题目，也许准确地照料打扮的变形结果，竣工特别传神的试穿体验。Outfit Anyone 最大的特质是其极强的适宜性和通俗的运用限造，不单能调节以适宜差此表式样和体形，无论是动画形势依旧真人，都能够一键换装半岛体育APP官网。现已绽放试玩。

　　虚拟试衣劳动实质是一个条目天生的劳动，也即是基于给定一张衣饰图片举动条目输入半岛体育APP官网，担任天生衣饰正在人身上的试衣图片。现在的 diffusion model 正在天生的可控性方面做了许多办事，比方基于 tuning-based 的办法衣服，如 lora, dreambooth 等，能够竣工通过针对某一个或几个观念的样本图片举办针对性陶冶，研习对应的某个 concept, 正在天生的进程中能够竣工对应 concept 或者物体的天生。然而这种形式此后 finetuning，策动和时辰本钱高，且难以扩展到多个物体的同时天生。

　　其余一类担任天生的办法是以 controlnet 为代表，其紧要道理是通过 zero-conv 陶冶一个插件的汇集，能够竣工欺骗 mask，canny edge, depth 等多种信号担任最终身成图片的 layout。这种形式的最大的弊正直在于担任信号与倾向图像正在空间上是 align 的，但衣饰与担任信号和倾向图像正在空间分散上有较大的分歧，导致无法直接利用，从而节造了其运用的拓展限造。

　　于是，作家提出了一种新的赞成试衣效力的条目天生汇集，竣工衣饰的形变，光照的转移，衣饰新视角转移情形下的天生，同时也许连结衣饰的纹理，版型，细节的同等性。

　　比拟 lora，dreambooth 等办法的好处是，不再须要针对每个物体举办 finetuning，拥有很强的泛化性，从而能够竣工 zero-shot 一键试衣。

　　其它，为了晋升试衣结果的切实性，作家提出了 refiner 汇集，对衣饰的细节举办晋升，从而也许晋升衣饰的材质半岛体育APP官网、颜色，使其更切近切实的试衣结果。Outfit Anyone 也赞成各样纷乱的衣饰，多样的式样，以及适配多种体型，使其也许知足用户多样化的试衣需求。

　　近些年，固然模子仍不足为奇，但模子计划渐渐走向同质化。紧要能够分为 3 个部门：

　　正在框架计划上，斟酌团队根据简便有用的规矩，按以上的根底思绪，最先确定了须要何种输入信号，并按照信号的分歧化采用差此表特质交互形式。

　　模特担任：欺骗 spatially aligned operation ，自身举动模特图抽取特质实质，与倾向图像正在空间对齐。

　　衣饰担任：自身与模特图空间不行对齐，须要举办形变操作，再通过非线性的操作举办特质交融。

　　布景、质地等担任：欺骗 attention 机造竣工语义主意特质与图像特质的交融。

　　目前，基于 Diffusion Model 的天生模子夸大天生实质正在语义层面的对齐性，以是常采用以 CLIP 为代表的图像语义抽取模子举办特质提取，但这对付试衣模子须要保存所输入衣饰的纹理细节抵触。于是，现有基于 CLIP 特质的试衣模子难以无误完全的还原衣饰自身的特征，采用对衣饰纹理细节可还原 / 天生的汇集为佳。

　　而针对付模特相干的担任信号，正在陶冶时，自身是输入模特图的一种空洞信号，可举动输入模特图的一个特质通道，正在统一汇蚁合，通过 Channel 维度举办新闻整合，并不须要根据 ControlNet 的计划，卓殊增长汇集举办照料，从而肯定水平简化模子组织。

　　基于以上考虑衣服，作家计划了 Outfit Anyone 的模子框架，将多种差此表输入信号，输入进两个汇集流中，通过交融的形式竣工可控天生。

　　作家扩充了现有的公然衣饰数据集，修筑了一个大范围的虚拟试衣衣饰数据集。全部数据涵盖了各品种目，蕴涵豪爽高质舆图片。其它，为了竣工高质地的衣饰还原，作家充足地清理和提取了衣饰相干的材质属性等新闻。

　　站正在衣饰商家的角度，须要以平铺图举动输入，避免须要上身图的卓殊央浼。但这也正在衣饰上死后的天然度方面临算法提出了更高的央浼。

　　Outfit Anyone 赞成平铺图的输入，而且可同时赞成单件或者上下搭配。模子按照模特式样身段的差别，相应天生褶皱、光照等细节差此表套饰上身结果，从而竣工百变的换装体验。

　　正在时尚海潮的前沿，除了常例版型的衣饰，另有更多有创意的新鲜衣饰。Outfit Anyone 对这类衣饰也能供应很好的赞成。

　　为了使 Outfit Anyone 所天生的试衣图片抵达照相级此表质地，作家进一步基于试衣模子组织开采了 refiner。能够正在保存衣饰根本 ID 的根底上，明显晋升衣饰的资料质感，模特的皮肤切实度。

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