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项目简介 Stable-Hair 是一种新颖的基于扩散的发型转移方法,可以稳健地转移各种现实世界的发型。我们展示了其在各种具有挑战性的发型上的性能,实现了高度详细和高保真度的传输,取得了令人印象深刻的结果,同时保留了原始的身份内容和结构。 目前的毛发转移方法难以处理多样化且复杂的发型,从而限制了它们在现实世界中的适用性。在本文中,我们提出了一种新颖的基于扩散的头发转移框架,名为 Stable-Hair,它可以将各种现实世界的发型稳健地转移到用户提供的面孔上以进行虚拟试发。为了实现这一目标,我们的 Stable-Hair 框架被设计为两阶段管道。在第一阶段,我们训练秃头转换器和稳定扩散,以从用户提供的面部图像中去除头发,从而产生秃头图像。在第二阶段,我们专门设计了三个模块:Hair Extractor、Latent IdentityNet 和 Hair Cross-Attenti
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