IMAGDressing-v1:虚拟试衣与人像合成更加真实！

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点击下方 卡片 ，关注“ AIGC Studio ” 文章链接：https://arxiv.org/pdf/2407.12705 github链接：https://imagdressing.github.io/ Demo试用：https://sf.dictdoc.site/ 亮点直击 为商家引入了一项新的虚拟试衣（VD）任务，并设计了一个综合亲和力测量指数（CAMI）用于评估生成图像与参考服装之间的一致性。 提出了IMAGDressing-v1，其中包括一个用于提取细粒度服装特征的服装UNet和一个带有混合注意力模块的去噪UNet，以平衡服装特征与文本提示控制。 在所有评估指标上表现优于其他SOTA方法。 IMAGDressing-v1可以与其他扩展插件（如ControlNet和IP-Adapter）结合，以增强生成图像的多样性和可控性。 收集并发布了一个大规模的互动服装配对（IGPair）数据集，包含超过30万对服装和穿戴图像，供社区探索和研究。 目前已经通过使用潜在扩散模型的局部服装修复实现了逼真的虚拟试衣（VTON ………………………………