细节保留
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Omages

Omages

Omages是一个开源的3D模型生成项目，基于图像扩散技术将3D形状的几何和纹理信息编码到64×64像素的2D图像中。该工具不仅提高了3D对象生成的效率，还在低分辨率下保留丰富的细节。Omages支持3D对象生成、几何和纹理编码、多图谱表示以及自动材质生成等功能。它适用于3D打印与制造、虚拟现实、增强现实、游戏开发、电影和动画制作及室内设计等多种应用场景。
AI项目与工具 2025年06月12日
MUMU

MUMU

MUMU是一种多模态图像生成模型，通过结合文本提示和参考图像来生成目标图像，提高生成的准确性和质量。该模型基于SDXL的预训练卷积UNet，并融合了视觉语言模型Idefics2的隐藏状态。MUMU能够在风格转换和角色一致性方面展现强大的泛化能力，同时在生成图像时能够很好地保留细节。主要功能包括多模态输入处理、风格转换、角色一致性、细节保留以及条件图像生成。
AI项目与工具 2025年06月12日
GarDiff

GarDiff

GarDiff是一款基于人工智能的虚拟试穿工具，采用CLIP和VAE编码提取服装外观先验，并结合服装聚焦适配器和高频细节增强算法，生成高保真试穿图像。它能够精准对齐服装与人体姿态，保留复杂图案与纹理，适用于电子商务、时尚设计、个性化推荐、社交媒体、虚拟时尚秀及游戏等多个领域，提供真实且沉浸式的在线试穿体验。
AI项目与工具 2025年06月12日
MagicTryOn

MagicTryOn

MagicTryOn是由浙江大学和vivo等机构开发的视频虚拟试穿框架，采用扩散Transformer（DiT）架构替代传统U-Net，结合全自注意力机制实现视频时空一致性建模。通过粗到细的服装保持策略，整合服装标记与多条件引导，有效保留服装细节。该工具在图像和视频试穿任务中表现优异，适用于在线购物、时尚设计、虚拟试衣间等多种场景。
AI项目与工具 2025年06月11日
Diffuse to Choose

Diffuse to Choose

一种基于扩散的图像修复模型，主要用于虚拟试穿场景。它能够在修复图像时保留参考物品的细节，适用于在线购物等虚拟试穿场景中的图像修复任务。
Ai开源项目 2025年06月05日