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Die virtuelle Anprobe von Kleidung, auch bekannt als Virtual Try-On (VTON), gewinnt zunehmend an Bedeutung im Online-Handel und der Modebranche. Kunden können so Kleidungsstücke digital anprobieren, ohne sie physisch tragen zu müssen. Ein vielversprechender Ansatz in diesem Bereich ist OOTDiffusion, ein auf latenten Diffusionsmodellen basierendes Verfahren, das realistische und kontrollierbare virtuelle Anproben ermöglicht.
OOTDiffusion nutzt die Leistungsfähigkeit vortrainierter latenter Diffusionsmodelle und kombiniert sie mit einer neuartigen Netzwerkarchitektur. Im Gegensatz zu anderen VTON-Methoden verzichtet OOTDiffusion auf explizites Warping, also das Verzerren des Kleidungsstücks an die Körperform. Stattdessen lernt ein spezielles "Outfitting UNet" die charakteristischen Merkmale des Kleidungsstücks und fusioniert diese im Denoising-Prozess des Diffusionsmodells mit der Zielperson. Durch ein sogenanntes "Outfitting Dropout" während des Trainings kann die Stärke der Kleidungsstück-Merkmale gesteuert und angepasst werden. Dies ermöglicht eine präzise Kontrolle über das Ergebnis der virtuellen Anprobe.
Die Technologie hinter OOTDiffusion bietet verschiedene Vorteile. Durch den Verzicht auf explizites Warping wird der Prozess der virtuellen Anprobe effizienter und die Ergebnisse wirken natürlicher. Die Kontrolle über die Kleidungsstück-Merkmale erlaubt es, verschiedene Aspekte wie Faltenwurf, Textur und Passform realistisch darzustellen. OOTDiffusion ist sowohl für Oberkörper- als auch für Ganzkörper-Anproben geeignet und kann auf verschiedene Kleidungsstückkategorien angewendet werden. Die Technologie hat das Potenzial, das Online-Shopping-Erlebnis zu revolutionieren, indem sie Kunden eine realistischere Vorstellung davon vermittelt, wie Kleidung an ihnen aussehen würde.
Die Implementierung von OOTDiffusion ist auf GitHub öffentlich zugänglich und kann von Entwicklern und Forschern genutzt werden. Zusätzlich ist eine Gradio-Demo verfügbar, mit der Nutzer die Technologie interaktiv testen können. Die Modell-Checkpoints, die auf den Datensätzen VITON-HD (Halbkörper) und Dress Code (Ganzkörper) trainiert wurden, sind ebenfalls verfügbar. Dies ermöglicht eine einfache Integration von OOTDiffusion in bestehende Anwendungen und Systeme.
Die Entwicklungen im Bereich der virtuellen Anprobe schreiten rasant voran. Die Kombination von Diffusionsmodellen mit innovativen Netzwerkarchitekturen wie der von OOTDiffusion eröffnet neue Möglichkeiten für realistische und kontrollierbare VTON-Anwendungen. Die Technologie könnte in Zukunft auch in anderen Bereichen wie der virtuellen Gestaltung von Kleidung oder der personalisierten Modeberatung eingesetzt werden. Mindverse, als deutscher Spezialist für KI-gestützte Content-Lösungen, verfolgt diese Entwicklungen mit großem Interesse und prüft die Integration solcher Technologien in seine Produktpalette.
Bibliographie: https://github.com/levihsu/OOTDiffusion https://github.com/Zheng-Chong/Awesome-Try-On-Models https://huggingface.co/spaces/levihsu/OOTDiffusion https://huggingface.co/papers/2403.01779 https://github.com/minar09/awesome-virtual-try-on https://twitter.com/_akhaliq/status/1735321536842649759 https://arxiv.org/html/2407.16224v1 https://github.com/adarshb3/Virtual-Try-On-Application-using-Flask-Twilio-and-GradioEntdecken Sie die Vorteile gegenüber ChatGPT Plus
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