Fashion-VDM

Fashion-VDM是一種由谷歌與華盛頓大合開發(fā)的先進虛擬試穿技術(shù)，基于視頻擴散模型（VDM）。該技術(shù)能夠在輸入服裝圖像與人物視頻的基礎(chǔ)上，生成高質(zhì)量的試穿視頻，讓用戶直觀體驗穿著效果，同時保留人物的身份特征與動作。Fashion-VDM致力于解決傳統(tǒng)視頻虛擬試穿中服裝細節(jié)不足和時間一致性差的問題，通過創(chuàng)新的技術(shù)手段，顯著提升了服裝的保真度和視頻生成的效率。

Fashion-VDM是什么

Fashion-VDM是由谷歌與華盛頓大學共同推出的一款基于視頻擴散模型（VDM）的虛擬試穿技術(shù)。它能夠結(jié)合給定的服裝圖像和人物視頻，生物穿著該服裝的高質(zhì)量試穿視頻，同時保持人物的身份和動作。該技術(shù)采用了擴散模型架構(gòu)、分割分類器引導和漸進式時間訓練策略，旨在解決視頻虛擬試穿中服裝細節(jié)和時間一致性的問題，尤其在視頻數(shù)據(jù)有限的情況下，通過聯(lián)合圖像-視頻訓練來提高服裝的保真度，推動視頻虛擬試穿領(lǐng)域的發(fā)展。

Fashion-VDM的主要功能

• 生成虛擬試穿視頻：通過結(jié)合服裝圖像與人物視頻，F(xiàn)ashion-VDM能夠生物穿著指定服裝的動態(tài)視頻。
• 保持服裝細節(jié)和時間一致性：有效解決現(xiàn)有虛擬試穿技術(shù)中服裝細節(jié)缺失及時間一致性不足的問題。
• 提高服裝保真度：采用分割分類器引導技術(shù)，增強對服裝圖像細節(jié)的控制，提升保真度。
• 優(yōu)化視頻生成效率：通過漸進式時間訓練策略，使得在單次處理64幀的512px視頻時，提升生成效率和質(zhì)量。
• 聯(lián)合圖像-視頻訓練：在訓練過程中結(jié)合圖像和視頻數(shù)據(jù)，在視頻數(shù)據(jù)有限的情況下提升模型性能。

Fashion-VDM的技術(shù)原理

• 擴散模型架構(gòu)：Fashion-VDM依托擴散模型逐步從噪聲中恢復清晰的圖像或視頻。
• 3D卷積和時間注意力塊：在UNet網(wǎng)絡中整合3D卷積與時間注意力塊，確保視頻幀之間的時間一致性。
• 分割分類器引導：一種能夠控制多個條件信號的技術(shù)，幫助模型更加精準地生成結(jié)果，提升服裝保真度與視頻幀間的一致性。
• 漸進式時間訓練：模型通過多個階段的訓練，逐步引入更長的視頻幀，最終達到64幀的目標。
• 聯(lián)合圖像-視頻訓練：在訓練過程中采用條件網(wǎng)絡分支技術(shù)，提升數(shù)據(jù)多樣性與訓練穩(wěn)定性。
• 預處理和編碼：對輸入的視頻和服裝圖像進行預處理，提取人物姿態(tài)、服裝無關(guān)幀及服裝分割信息，使用不同的UNet編碼器進行編碼。

Fashion-VDM的項目地址

• 項目官網(wǎng)：johannakarras.github.io/Fashion-VDM
• arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2411.00225

Fashion-VDM的應用場景

• 在線服裝購物：消費者能夠在購買前通過虛擬試穿功能，直觀地感受服裝的穿著效果，從而減少因尺寸或款式不合適而導致的退換貨。
• 時尚設計與營銷：服裝設計師與品牌可以展示其服裝作品，提前評估市場反應，降低設計與營銷成本。
• 電商平臺：電商平臺可以整合Fashion-VDM技術(shù)，提升線上購物的互動性與趣味性，增加消費者的購買意愿。
• 虛擬時尚秀：在虛擬時尚秀中展示服裝，提供更生動與真實的展示效果。
• 社交媒體營銷：品牌與影響者能夠在社交媒體上創(chuàng)造吸引人的內(nèi)容，提升用戶參與度及品牌曝光率。

常見問題

• Fashion-VDM適合哪些用戶？：Fashion-VDM主要面向在線購物的消費者、時尚設計師、電商平臺及品牌營銷人員。
• 如何使用Fashion-VDM？：用戶只需上傳服裝圖像與人物視頻，即可生成個性化的虛擬試穿視頻。
• Fashion-VDM的生成速度如何？：得益于優(yōu)化的視頻生成效率，F(xiàn)ashion-VDM能夠快速生成高質(zhì)量的視頻。