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CVPR 2023 | 华盛顿大学&谷歌联合发布，TryOnDiffusion：AI换衣秀：无需真人试衣，一键实现你的时尚梦想！
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给定两个描绘一个人和另一个人穿着的衣服的图像，我们的目标是生成服装在输入人身上的外观的可视化。一个关键的挑战是合成逼真的保留细节的服装可视化，同时扭曲服装以适应主体的显着身体姿势和形状变化。以前的方法要么专注于服装细节保留，而没有有效的姿势和形状变化，要么允许试穿所需的形状和姿势但缺乏服装细节。在本文中，我们提出了一种基于扩散的架构，它统一了两个 UNet（称为 Parallel-UNet），它允许我们在单个网络中保留服装细节并扭曲服装以实现显着的姿势和身体变化。 Parallel-UNet 背后的关键思想包括：1）服装通过交叉注意机制隐式变形，2）服装变形和人物混合作为统一过程的一部分发生，而不是两个单独任务的序列。实验结果表明，TryOnDiffusion 在定性和定量上都实现了最先进的性能。 论文标题：TryOnDiffusion: A Tale of Two UNets 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2306.08276.pdf 项目链接：https://tryondiffusion.github.io
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