AI模特（虚拟换装）
虚拟换装算法是基于生成扩散模型技术，对任意一组服饰图和模特图进行端到端的快速融合，实现任意衣服在任意身材、任意姿态模特身上的高精度试穿效果。广泛应用于电商服饰类目模特图生成、虚拟试衣、时尚定制设计、游戏动漫角色设计等多种场景。展开
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评论2 条
评分3
商品亮点
● 高保真生成效果 基于扩散模型的虚拟换装算法能够生成高度逼真的试穿效果，服装的纹理、光影、褶皱等细节均能与人体姿态完美匹配； ● 姿态自适应能力 算法具备强大的姿态适应性，能够根据输入人体图像的姿态动态调整服装的形状和位置，确保即使在复杂姿态下（如侧身、抬手、坐姿等非标准姿势或身体部分被遮挡的姿势），生成的服装依然贴合自然； ● 多风格兼容性 扩散模型的灵活性使得算法能够处理多种风格和类型的服装（如宽松连衣裙、紧身牛仔裤、西装外套甚至是动漫cos服饰等），且支持不同材质的逼真模拟。
商品参数
API
百炼大模型应用
2024-08-21
阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
商品说明
虚拟换装全新版本已上线，更优秀的换装效果，更强的姿态适应能力，更多风格兼容性！
| 模特图 | 服饰图 | 换装结果 |
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应用场景：
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电商/营销场景：快速完成模特换装效果图生成，帮助运营低成本生成真实的买家秀，减少真实模特拍摄成本和周期，实现商家商品主图、商品详情页快速上线；
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门店测试：根据顾客需求，可快速线上换装/变换姿态，低成本实现快速换装，体验服装上身效果，提高用户购买率；
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定制服装测试：在西装/礼服定制行业，通过虚拟试衣，完成相关初步定制服装效果测试；
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社交娱乐与游戏：用户通过自定义角色形象或虚拟化身来体验不同的穿搭风格，广泛应用于社交平台和动漫游戏cos等场景。
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用户评论 (2)
这个生成效率也太低了，5-6分钟才能换衣成功。不考虑实际的应用场景么？ 还有生成后图片存在马赛克和模糊情况，质量一般。
这速度平均要 350,000 ms 也就是 5分钟以上