名为IDM–VTON，由来自韩国科学技能院和OMNIOUS.AI公司的研讨团队根据分散模型打造。

  除了最初所展现的，抱抱脸研讨员也玩的不亦乐乎，给老黄换上了专属战袍。其CEO急速转发玩笑：

  看热闹的网友也是慨叹，经过这么多年，总算不必再忧虑自己“手残”了（AI帮你搞定）。

  首要上传人物图，能够手动或许主动选择要修正的区域。然后，上传要换的衣服。

  技能方面，IDM–VTON根据分散模型，经过规划精密的注意力模块来进步服装图画的一致性，并生成实在的虚拟试穿图画。

  在为UNet供给输入时，研讨人员将人物图片的含噪声潜在特征、切割掩模、带掩蔽的图片和Densepose数据整合在一同。

  他们还会为服装增加详细描绘，例如[V]表明“短袖圆领T恤”。这个描绘随后用作GarmentNet（例如，“一张[V]的相片”）和TryonNet（例如，“模特正在穿[V]”）的输入提示。

  TryonNet和GarmentNet发生的中心特征进行了兼并，随后传递至自我注意力层。研讨人员只使用了来自TryonNet的输出的前半部分。这些输出与文本编码器和IP-Adapter的特征一同，经过穿插注意力层进行交融。

  终究，研讨人员对TryonNet和IP-Adapter模块进行了精密调整，并确定了模型的其它部分。

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