IDM-VTON开源项目 – 提升真实感的虚拟试穿模型

OutFit Anyone AI是由阿里巴巴集团智能计算研究院开发的一项突破性虚拟试衣技术，旨在提升用户的在线购物体验，让用户能够在购买前更直观地看到服装的搭配效果。该项目是Humanaigc更广泛计划的一部分，利用先进的人工智能算法，为用户提供个性化的时尚建议和试穿体验。

婚纱试穿项目允许用户通过上传自己的照片和婚纱的照片，在线虚拟试穿各种婚纱。用户还可以从与该平台合作的淘宝店铺中选购婚纱，提供便捷的购物体验。

Typho是一个创新平台，利用AI技术轻松创作艺术性和独特的人物肖像，置身于富有想象力的场景中。用户无需进行细致的调优、LoRA训练或复杂的前后处理，专注于释放创造力。

DreamFit是一个在线平台，利用生成性AI为服装创建惊艳的产品照片。用户只需在我们的网站上注册账户，上传服装图像，AI算法便会为您生成美丽的产品照片。

Ask Klëm是一款数字衣橱管理应用，旨在帮助繁忙人群高效管理衣物。用户可以通过拍照或从相册导入衣物，创建虚拟衣橱，并根据个人喜好获得时尚建议。

Peach是一个智能时尚助手，帮助用户找到理想的服装，解答各种与时尚相关的问题。无论是搭配建议还是流行趋势，Peach都能提供个性化的帮助，让每个人都能轻松应对时尚挑战。

通过100个创新的提示，将普通产品图像转变为非凡的杰作，助力电商列表的成功。

Interior Render AI 是一个基于人工智能的平台，允许用户通过上传照片或设计草图和自然语言描述，在几秒钟内重新设计房间。该平台利用AI生成高质量的室内设计渲染，支持多种风格，帮助用户实现设计创意。

iFoto是一个创新的AI驱动照片编辑工具，专为电商、数字营销和社交媒体经理设计，提供多种强大的编辑功能，帮助用户轻松创建专业的产品图像。

Minecraft Skin Generator使用自定义微调的Stable Diffusion模型，根据用户提供的文本提示生成可用的Minecraft皮肤。用户只需输入想象中的描述，生成器会处理所有内容，最后下载生成的皮肤文件并在游戏中使用。

PGD-MOO（Preference-Guided Diffusion for Multi-Objective Offline Optimization）是一种通过训练偏好模型引导扩散模型生成帕累托最优且多样化的设计方案的方法，特别适用于多目标离线优化问题。该方法在超体积指标上与传统方法相当或更优，在 ∆-spread 指标上显著优于其他方法，适用于药物发现等高成本、慢反馈的场景。

meta-prompts是一种利用扩散模型处理视觉感知任务的方案，通过引入可学习的元提示到预训练的扩散模型中，以提取适合特定感知任务的特征。该方法旨在提高模型在各种视觉任务中的表现，支持丰富的语义信息提取，满足类别识别、深度感知和关键点感知等需求。

AnyText 是一款支持多语言的视觉文本生成与编辑工具，能够用AI生成或编辑图片中的文字，并与图片风格保持一致，尤其支持中文。它基于扩散模型，集成了辅助潜在模块和文本嵌入模块，使用先进的训练技术，提供了大规模多语言文本图像数据集 AnyWord-3M。

AniTalker是一个开源项目，通过身份解耦的面部动作编码技术，生成生动多样的说话面部动画。它能够从单张图片和音频中生成动态视频，支持生成超过3分钟的超长视频，并且能够匹配表情和头部动作。AniTalker采用通用的运动表示法捕捉复杂面部动态，利用自监督学习策略实现精确的运动描述，并通过扩散模型生成多样且可控的面部动画。项目分为两个阶段，第一阶段聚焦于动作编码器和渲染模块的训练，第二阶段基于diffae和espnet进行扩散训练。AniTalker提供了一个demo，用户可以使用特定的音频输入和图片，生成对应的动画效果，并鼓励社区成员进行进一步的开发和贡献。

ThinkDiff是一个创新的扩散模型，通过将视觉语言模型与大型语言模型解码器对齐，简化了训练过程，并显著提升了生成图像的质量和多模态上下文推理能力。该项目在CoBSAT基准测试中取得了显著的准确率提升，仅需5小时训练，且仅使用普通图像-文本对进行训练，无需复杂的多模态数据集。

LongAnimateDiff是Lightricks发布的一个基于AnimateDiff模型（v2）的高级运动模块，旨在解决Animatediff一次只能生成16帧视频的限制。它支持生成最多64帧的视频，超越了Stability AI SVD设定的25帧行业标准。该项目提供了更高的帧数生成能力，适用于需要高质量帧生成的动画项目，并且可以与ComfyUI集成，优化视频生成流程。

一个强大的Blender插件，利用扩散模型实现自动化纹理生成。该插件能够直接在Blender内为3D模型生成高质量的纹理，同时支持局部重绘、LoRA模型和IP-Adapter的应用。通过深度ControlNet技术，确保生成的纹理与3D几何特征相符，且支持多纹理着色和UV投影等高级功能，极大地提升了3D创作的效率和质量。

PDAE是一个基于预训练扩散概率模型的无监督表示学习项目，能够高效地进行特征提取，并适用于多种数据类型的表示学习。

Diffusion Model Based Posterior Sampling for Noisy Linear Inverse Problems，该项目利用扩散模型进行后验采样，专门用于处理带有噪声的线性逆问题。

收集了大量关于条件图像合成扩散模型论文的大列表，适用于研究人员和开发者，提供丰富的研究资源和参考资料。

smalldiffusion 是一个用于训练和采样扩散模型的简单易读的代码库，支持从最简单的玩具模型到最先进的预训练模型的实验。其核心代码只有不到100行，基于PyTorch框架，非常适合快速理解和实验。

ViViD是一个基于扩散模型的视频虚拟试穿技术项目，由中国科学技术大学和阿里巴巴集团联合开发。该项目旨在通过合成视频让消费者看到衣物穿在自己身上的真实效果，解决了传统基于图像的方法在视频中导致的时间不一致性问题。ViViD生成高质量的视频，保留了衣物的细节和质感，并构建了一个高分辨率、种类丰富的数据集，显著提升了模型的表现。项目支持多种服装类型，包括上身、下身和连衣裙，能够生成高分辨率的试穿视频，并具有较快的处理速度，适用于实时或近实时的应用场景。

DreamTalk 是一个基于扩散模型的音频驱动表达性头部生成框架，能够生成具有多种说话风格的高质量头部视频。它支持多种输入类型，包括歌曲、多种语言的语音、含噪声音频和领域外的肖像画。该项目旨在通过先进的扩散概率模型，实现精准的唇音同步和生动的表情生成，适用于学术研究和非商业用途。

AnchorCrafter 是一个基于扩散模型的视频生成系统，专注于自动生成具有主播风格的产品宣传视频。通过引入'人-物交互(HOI)'技术，解决了生成过程中物体外观细节捕捉和人-物交互控制的挑战，适用于电商主播带货风格的视频制作。

Pixu AI是一项顶尖的服务，旨在通过个性化的AI技术快速生成和修改图像，用户可以使用自己的面孔在几秒钟内创建真实的图像。