虚拟试穿的计算机视觉突破
Malette Art 的虚拟试穿工作流基于 Diffusion-based 的 TryOnDiffusion 架构，结合人体姿态估计和布料物理模拟算法。技术实现包含四层处理：通过 OpenPose 提取用户上传照片的 18 个关键身体节点；使用 DeeplabV3+ 进行衣物语义分割；应用物理引擎模拟不同面料的垂坠效果；最后通过潜在扩散模型合成自然褶皱和光影。该流程在 8GB 显存下即可完成 1024×768 分辨率图像生成，处理耗时仅 45 秒。
服装零售商实测表明，该技术使产品退货率降低 33%，页面停留时间延长 2.4 倍。系统支持同时试穿多件服饰组合，并能智能推荐最佳搭配方案。目前已有 1700+ 家店铺接入该功能，平均每月生成 15 万张试穿效果图。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMalette Art: eine KI-basierte Authoring-Plattform für Workflow-generierte Bilder und VideosDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 虚拟试穿工作流重构电商可视化体验
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