TryOffDiffTryOffDiff是一种基于扩散模型的高保真服装重建技术,用于从穿着个体的单张照片中生成标准化的服装图像。这项技术与传统的虚拟试穿不同,它旨在提取规范的服装图像,这在捕捉服装形状、纹理和复杂图案方面提出了独特的挑战。TryOffDiff通过使用Stable Diffusion和基于SigLIP的视觉条件来确保高保真度和细节保留。该技术在VITON-HD数据集上的实验表明,其方法优于基于姿态转移和虚拟试穿的基线方法,并且需要较少的预处理和后处理步骤。TryOffDiff不仅能够提升电子商务产品图像的质量,还能推进生成模型的评估,并激发未来在高保真重建方面的工作。
X-DynaX-Dyna是一种创新的零样本人类图像动画生成技术,通过将驱动视频中的面部表情和身体动作迁移到单张人类图像上,生成逼真且富有表现力的动态效果。该技术基于扩散模型,通过Dynamics-Adapter模块,将参考外观上下文有效整合到扩散模型的空间注意力中,同时保留运动模块合成流畅复杂动态细节的能力。它不仅能够实现身体姿态控制,还能通过本地控制模块捕捉与身份无关的面部表情,实现精确的表情传递。X-Dyna在多种人类和场景视频的混合数据上进行训练,能够学习物理人体运动和自然场景动态,生成高度逼真和富有表现力的动画。