本文首发于公众号：机器感知高分辨率图像合成；可控运动合成；虚拟试衣；在FPGA上高效运行二值TransformerScalableHigh-ResolutionPixel-SpaceImageSynthesiswithHourglassDiffusionTransformersWepresenttheHourglassDiffusionTransformer(HDiT),animagegenerativemodelthatexhibitslinearscalingwithpixelcount,supportingtrainingathigh-resolution(e.g.$1024\times

HumanAIGC/OutfitAnyoneStars:1.8kLicense:NOASSERTIONOutfitAnyone由阿里巴巴集团的智能计算研究院开发。它提供了超高质量的虚拟试衣功能，用户可以在模特身上尝试任何服装，并且保证安全和隐私。主要功能包括：提供超高质量的虚拟试衣体验限制上传个人照片以确保安全与隐私鼓励用户分享有趣结果并留下问题或建议sdmg15/Best-websites-a-programmer-should-visitStars:53.4kLicense:MIT这个项目是一个收集了程序员应该访问的一些有用网站的列表。它包括各种类别，如编程实践、加密货币、新闻等，并且会不

⚡ AIGC绘画|outfitanyone虚拟试衣&animateanyone图像动画化本文主要介绍2篇最新研究，outfitanyone虚拟试衣和animateanyone图像动画化，在在线购物试衣和动画制作上迈出了一小步！AnAsian girl,smiling,dancing incentralpark,wearinglongshirtandlongjeans.虚拟试衣&图片动画化先选择衣服和模特进行试衣后驱动图像动画化OutfitAnyone虚拟换衣——告别试衣间论文原理OutfitAnyone是一项新的虚拟试穿技术。该技术通过两流程条件扩散模型，有效处理服装变形，提供更逼真的虚拟试穿

ZERO10是一家提供虚拟试穿体验的公司，他们基于自家的AR技术，提供高度逼真且顶尖的虚拟试穿体验。与现有的技术不同，他们的生成式人工智能试穿技术只需要1-5张用户照片，就可以实现虚拟试穿。这种方法为规模化应用提供了巨大机会。虚拟试穿的问题可以看作是生成一个穿着特定服装的人的图像。为了实现这个目标，ZERO10需要提供关于用户和服装的信息。现有的研究已经研究了许多表示方法，包括用户和服装的精确3D模型。然而，获取这些信息很困难。因此，ZERO10 的重点是设计一个现实世界中的系统，只需要一张用户照片和最多5张服装图像。这样的系统可以在任何时尚网站上使用，帮助用户在线购物。从数学的角度来看，这个

一键换装，被谷歌给实现了！这个AI试衣模型TryOnDiffusion，你只要给它一张自己的全身照，和服装模特的照片，就能知道自己穿上这件衣服之后是什么样子了。主打的就是一个真实。所以，是真人版奇迹暖暖吧？按说，各种换装的AI早就有不少了，谷歌的这个AI模型究竟有何突破呢？项目地址：https://tryondiffusion.github.io/关键就在于，他们提出了一种基于扩散的框架，把两个Parallel-Unet统一了起来。在以前，这种模型的关键挑战就在于，如何既保留衣服细节，又能将衣服变形，同时还能适应不同主体的姿势和形状，让人感觉不违和。以前的方法无法同时做到这两点，要么只能保留衣