OOT Diffusion 虛擬服飾試穿，模特換裝，AI 一鍵生成

OOT Diffusion 技術是什麼?

OOT Diffusion 是一款基於生成式人工智能 (Generative AI) 的虛擬服裝試穿技術，項目已開源，在 OOT Diffusion GitHub 已獲得超過 4,600 顆星的關注。用戶只需要上傳一張單人半身照或全身照和一張衣服照片，就能生成逼真的虛擬服裝試穿效果圖像。

虛擬服裝試穿技術除了可讓模特試穿外，用戶在線上購物時預覽自己的試穿效果，亦可提高購物體驗並減少線上購物退貨率。

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OOT Diffusion 虛擬服飾試穿技術應用場景

OOT Diffusion 可以產生媲美實拍的虛擬試穿效果，讓用戶獲得更真實的穿著體驗，以下是一些應用場景:

1. 服裝設計

設計師可以利用 OOT Diffusion 技術快速預覽服裝設計在不同身形和姿勢的效果，從而提高設計效率。

2. 電子商務

虛擬試穿技術提供更直覺的購物體驗來吸引顧客，顧客可以依照自己的喜好，選擇不同款式的虛擬服裝來試穿。

3. 服裝搭配

OOT Diffusion 支援半身模型和全身模型，試穿效果自然逼真，幫助顧客快速找到適合自己的穿搭風格。

4. 社群分享

用戶可以輕鬆將虛擬試穿效果分享給朋友，徵求意見的同時，也增添了網購服裝的趣味性和互動性。

OOT Diffusion 原理

OOT Diffusion 基於影像的虛擬試穿 (VTON) 技術和基於預先訓練的潛在擴散模型，設計一個服裝 UNet 來學習服裝細節特徵。透過去噪 UNet 的自註意力層中所提出的服裝融合，服裝特徵與目標人體精確對齊。

為了進一步增強可控性，在訓練過程中引入了服裝 dropout，透過無分類器的指導來調整服裝特徵的強度。

OOT Diffusion 在 VITON-HD (半身) 和 Dress Code (全身) 上訓練模型，這些技術的結合使得在虛擬試穿任務中表現出色，尤其是在處理高解析度影像和複雜服裝類型時。

OOT Diffusion 主要功能

OOT Diffusion 支援半身與全身兩種模型，用戶可依需求選擇適合的模式進行虛擬試穿。在全身模型中，用戶可依需求選擇服裝類別，如上衣、下衣或洋裝，以預覽服裝配搭效果。

OOT Diffusion 虛擬服裝試穿技術仍處於發展初期，但它擁有巨大的發展潛力。 未來，這項技術可以應用於更多場景，為用戶帶來更便利、個人化的時尚體驗。

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