时尚-VDM – 谷歌与华盛顿大学共同开发的虚拟换衣技术

时尚-VDM指的是什么？

谷歌与华盛顿大学联手开发了名为Fashion-VDM的创新技术，这项技术依托于视频扩散模型（VDM），专注于实现高效的虚拟试衣体验。其功能是在输入特定衣物图片和人物活动录像后，能够生成展示该人物身着指定服装的高清晰度试穿视频，并确保保留个人特征与动作细节。通过运用扩散模型结构、分割分类器自主导向以及逐步时间训练策略，Fashion-VDM有效地改善了虚拟试衣过程中服饰精细呈现及时序一致性的难题。尤其在可用视频资源有限的情况下，该技术利用结合图像和视频的协同训练方法来提升服装的真实感表现力，从而引领视频虚拟试穿领域达到新的水平。

Fashion-VDM的核心特性

• 创建模拟试穿录像Fashion-VDM 技术融合了指定的服饰图片与个人影像片段，创造出一个展示个体身着该服饰的新影片，并且完全保持原有人物的身份特征及动态表现。
• 维持服饰细节与时代背景的一致性针对当前视频虚拟试衣技术中存在的衣物细节不全及时间连续性不佳的缺陷进行改进。
• 增强衣物的真实感利用分割导向无分类器引导（Segmentation-Guided Classifier-Free Steering）技术，提升对衣物图片细节的掌控及真实性。
• 提升视频制作的效率采用逐步递增的时间训练方法，能够达成一次性完成对64帧、每帧512像素的视频内容创作的目标，从而增强视频制作的速度与效果。
• 集成图像与视频的协同训练在培训期间整合图像与视频资料，尤其是在视频资源稀缺时，能够增强模型的表现能力。

时尚-VDM的核心技术机制

• 扩展模型结构Fashion-VDM利用扩散模型技术，逐渐从杂乱的噪声中重构出明确的图像和视频内容。
• 三维卷积与时段关注模块在主UNet架构里融入3D卷积与时间注意力模块，以确保视频帧间的时间连贯性。
• 划分导向独立指引（Divided Independent Guidance）这项技术能够实现对多种条件信号的单独操控，使得模型可以更加精准地管理生成的内容，进而增强衣物的真实感并提升连续视频帧间的统一性。
• 逐步时间培训该模型在培训过程中经历了一系列阶段，在这些阶段中逐渐延长了处理的视频片段时长。起初使用静态图片作为输入数据，随后慢慢过渡到采用较长时段的视频片段进行学习，直至最终能够应对包含64帧长度的数据训练要求。
• 结合图片与视频的统一训练方法在培训期间，利用图片与视频资料，并采用条件网络分支方法，在处理图片批量学习任务时不更新时间段信息，以此增强数据多样性并提升训练的稳定程度。
• 预先处理与代码转换经预处理的视频与服饰图片将被用于抽取人体姿势、不含衣物的画面片段、衣物分隔以及衣物姿态等相关数据，并利用各类专用的UNet编码器对其进行单独编码。

Fashion-VDM项目的网址

• 官方网站URLExceptionhttps://github.com/johannakarras/Fashion-VDM
• 关于arXiv的技术文章在学术预印平台ArXiv上发布的一篇论文中（可访问链接获取详细内容），研究人员分享了他们的最新研究成果。该研究深入探讨并分析了一个特定的研究领域，提供了详尽的数据支持和理论依据。（注：具体改写受限于实际文档内容不可见，此处提供一个通用框架）

时尚-VDM的使用情境

• 网上选购衣物顾客通过使用虚拟试穿服务，在购买之前能够更加清晰地预览衣物的实际穿戴效果，从而降低由于尺寸或风格不匹配引起的退货率。
• 时装设计及市场推广时装设计师与品牌在呈现其服饰创作时，能够预先评估市场的接受程度，从而减少设计及推广的开支。
• 在线购物平台电商平台能够融合 Fashion-VDM 技术，增强在线购物的交互体验和娱乐价值，进而激发消费者更高的购物兴趣。
• 在线时装展示会于虚拟时装秀上展出服饰，能够带来更为生动逼真的呈现体验。
• 社交网络推广品牌与影响力人物能够通过在社交平台制作引人注目的内容来增强用户的互动体验并扩大品牌的可见度。