TryOnDiffusion 对比 Sizzlepop.ai

TryOnDiffusion 展示了一项突破性的技术，可以生成人们穿着实际上并不穿的衣服的逼真图像。这种特殊的方法利用了一种称为 Parallel-UNet 的技术，它是两种 UNet 架构的融合，可以解决将特定服装的细节和纹理转移到不同姿势或形状的个人图像上的复杂挑战。该项目由谷歌研究院和华盛顿大学的一组专家发起，推进了虚拟试穿体验，使用户能够仅通过图像来想象自己或他人身上的衣服。 TryOnDiffusion 在 2023 年著名的 IEEE 计算机视觉和模式识别会议 (CVPR) 上揭晓，TryOnDiffusion 在美学细节和使服装适合不同体型和姿势的实用性方面都表现出色。

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