要点:
Outfit Anyone采用双流条件扩散模型，处理模特、服装和文本提示，通过衣物图像作为控制因素实现更逼真的虚拟试穿效果。
该技术在处理服装变形方面表现出色，具有可扩展性，可调节因素包括姿势和身体形状，适用范围涵盖从动漫到真实场景的多种图像。
Outfit Anyone包含零拍摄尝试网络和事后精化器两个关键组件，前者用于生成初始试穿图像，后者则用于在输出图像中对服装和皮肤纹理进行详细增强。
站长之家（ChinaZ.com）12月14日 消息:Outfit Anyone是一项由阿里巴巴集团智能计算研究所推动的高质量虚拟试穿技术。该技术通过采用双流条件扩散模型，能够独立处理模特和服装数据，然后在融合网络中将服装细节嵌入到模特的特征表示中，从而实现更逼真、高保真度的虚拟试穿效果。
Outfit Anyone不仅在处理现实场景中的全套装和个别服装时表现出色，还展示了对各种古怪和独特服装风格的处理能力，甚至能够创建相应的搭配。这显示了该模型在试穿需求上的多样性和灵活性，可以满足来自各行各业人群的需求。
项目地址:https://humanaigc.github.io/outfit-anyone/
体验地址:https://huggingface.co/spaces/HumanAIGC/OutfitAnyone
该技术还展示了对各种体型的泛化能力，包括健身、曲线和娇小体型，使其能够满足不同生活背景的个体的试穿需求。此外，Outfit Anyone还展示了对动漫角色的强大泛化能力，支持新动画角色的创建。
Outfit Anyone的后处理精化器展示了其在提高服装和皮肤纹理逼真度方面的效果。通过展示使用精化器前后的效果，突显了其在保持服装一致性的同时，显著增强了服装纹理的能力。
如果在加上之前阿里推出的创新视频生成技术Animate Anyone，那么，你可以轻松用任何角色做换装视频。通过与最新的姿势到视频模型的集成，实现了更丰富的试穿体验。
Outfit Anyone项目旨在进行学术研究和效果演示，强调未从中获得商业利益。模型和服装图像主要来自互联网和公共数据集，所有图像和品牌均为其各自所有者的财产。
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