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GeneMAN

GeneMAN

GeneMAN是一个基于多源数据训练的3D人形创建框架，能够从单张图像生成高保真度的3D人体模型。它无需依赖传统参数化模型，支持多样化的身体比例、服装和姿势，广泛应用于虚拟试衣、游戏开发、AR/VR、时尚设计及健身管理等领域。
AI项目与工具 2025年06月12日
FabricDiffusion

FabricDiffusion

FabricDiffusion是一项由谷歌与卡内基梅隆大学联合开发的高保真3D服装生成技术，可将2D服装图像的纹理和印花高质量地转移到3D服装模型上。其核心技术基于去噪扩散模型和大规模合成数据集，生成多种纹理贴图并支持跨光照条件的精准渲染，具备优秀的泛化能力和实际应用潜力，适用于虚拟试衣、游戏开发、影视制作及时尚设计等多个领域。
AI项目与工具 2025年06月12日
Fashion

Fashion

Fashion-VDM是一款由谷歌和华盛顿大学合作研发的虚拟试穿技术，利用视频扩散模型生成人物穿着指定服装的高质量试穿视频，具有高保真度、时间一致性及强大的服装细节还原能力。它结合了扩散模型架构、分割分类器自由引导与渐进式时间训练策略，并在图像与视频数据联合训练的基础上实现了高效稳定的视频生成过程。
AI项目与工具 2025年06月12日
MUMU

MUMU

MUMU是一种多模态图像生成模型，通过结合文本提示和参考图像来生成目标图像，提高生成的准确性和质量。该模型基于SDXL的预训练卷积UNet，并融合了视觉语言模型Idefics2的隐藏状态。MUMU能够在风格转换和角色一致性方面展现强大的泛化能力，同时在生成图像时能够很好地保留细节。主要功能包括多模态输入处理、风格转换、角色一致性、细节保留以及条件图像生成。
AI项目与工具 2025年06月12日