不现实试穿，就能实习种种服饰，假造试衣技能让「QQ秀」跳级成了真人版，为时尚行业开放了新寰宇的大门。

　　Outfit Anyone 行使了一种更新的双流条款扩散模型，有效地处置了这些标题，大概确实地打点化妆的变形功能，达成更加逼真的试穿阅历。Outfit Anyone

　　的特征是其极强的适当性和辽阔的行使局部，不但能调理以符合不合的模样和体形，岂论是动画地步照样真人，都不妨一键换装。现已开放试玩。

　　捏造试衣职责实际是一个条件生成的职分，也就是基于给定一张服饰图片四肢条款输入，认真禀赋服饰在人身上的试衣图片。面前的 diffusion model 在禀赋的可控性方面做了许多义务，例如基于 tuning-based 的措施，如 lora， dreambooth 等，大概结束颠末针对某一个或几个概思的样本图片进行针对性检验，进修对应的某个 concept， 在天资的经过中或者竣工对应 concept 也许物体的生成。然则这种门径以来 finetuning，推算和岁月成本高，且难以扩大到多个物体的同时天才。

　　此外一类掌握天才的方法因而 controlnet 为代表，其主要途理是通过 zero-conv 锻炼一个插件的收集，大概结束使用 mask，canny edge， depth 等多种暗号卖力最终先天图片的 layout。这种伎俩的

　　的瑕玷在于职掌标志与方针图像在空间上是 align 的，但服饰与担任标记和主意图像在空间漫衍上有较大的分裂，导致无法直接利用，从而节制了其利用的拓展局部。

　　于是，作者提出了一种新的支持试衣成效的条件生成收集，完毕服饰的形变，光照的转动，服饰新视角转化状况下的天生，同时可能纠合服饰的纹理，版型，细节的划一性。比拟 lora，dreambooth 等门径的所长是，不再需要针对每个物体进行 finetuning，具有很强的泛化性，从而可能收场 zero-shot 一键试衣。

　　其它，为了提拔试衣终局的确凿性，作者提出了 refiner 网络，对服饰的细节实行扶植，从而不妨提拔服饰的材质、色彩，使其更挨近实在的试衣功用。Outfit Anyone也撑持各样繁复的服饰，各样的姿势，以及适配多种体型，使其或者中意用户千般化的试衣必要。

　　近些年，当然模型仍数见不鲜，但模型计划逐渐走向同质化。主要也许分为3个控制:（1）输入记号(图像 / 视频 / 文本 /timestep)转嫁为 embedding 参入到后续搜集算计中;

　　在框架计划上，思索团队凭据简洁有效的准则，按以上的基础想路，起源决定了须要何种输入标记，并按照标帜的差别化选取差异的特性交互手段。

　　模特控制:使用 spatially aligned operation ，自身举动模特图抽取特质内容，与宗旨图像在空间对齐。

　　服饰负担:己方与模特图空间不能对齐，须要实行形变操作，再通过非线性的职掌进行特性交融。

　　背景、材料等担当:操纵 attention 机制告终语义目标特色与图像特点的调和。

　　现时，基于 Diffusion Model 的天才模型强调天分内容在语义层面的对齐性，所以常采取以 CLIP 为代表的图像语义抽取模型举行特性提取，但这对于试衣模型需要依旧所输入服饰的纹理细节抵触。是以，现有基于 CLIP 特征的试衣模型难以切确完整的克复服饰我方的特征，采取对服饰纹理细节可还原 / 天资的汇集为佳。

　　基于以上想虑，作者打算了 Outfit Anyone 的模型框架，将多种不合的输入信号，输入进两个网络流中，经过交融的手腕告竣可控天才。

　　作者扩张了现有的果然服饰数据集，构筑了一个大鸿沟的假造试衣服饰数据集。全面数据涵盖了百般类目，蕴涵大宗高质量图片。此外，为了完了高质料的服饰克复，作者充斥地打点和提取了服饰合系的材质属性等音问。

　　站在服饰商家的角度，必要以平铺图动作输入，预防需要上身图的格外前提。但这也在服饰上身后的自然度方面对算法提出了更高的条款。Outfit Anyone 撑持平铺图的输入，并且可同时撑持单件或者上下搭配。模型凭据模特神态身材的差异，反应生成褶皱、光照等细节分化的服饰上身收效，从而告竣百变的换装履历。

　　在时尚海浪的前沿，除了旧例版型的服饰，还有更多有创意的新鲜服饰。Outfit Anyone对这类服饰也能供应很好的支持。

　　为了使Outfit Anyone所生成的试衣图片到达影相级别的质料，作者进一步基于试衣模型机关垦荒了 refiner。也许在依旧服饰根柢 ID 的底子上，分明扶助服饰的原料质感，模特的皮肤实在度。（举报）

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　　OutfitAnyone是一项由阿里巴巴集体智能计算商量所胀励的高质量虚拟试穿技艺。该本领颠末选取双流条目扩散模型，可以只身摒挡模特和装饰数据，尔后在交融汇集中将粉饰细节嵌入到模特的特质表现中，从了结更明确、高保真度的编造试穿成果。模型和化装图像紧急来自互联网和群众数据集，全面图像和品牌均为其各自总共者的产业。

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