开源AI虚拟试衣工具，智能适配性别和体型自动调整衣物

产品名称：OOTDiffusion
产品简介：OOTDiffusion是开源的AI虚拟试衣工具，能智能适配不同性别和体型，自动调整衣物尺寸和形状，生成自然贴合的试穿效果。OOTDiffusion支持半身和全身试穿模式，用户上传自己的模特和服装图片，实现高度自定义的试穿体验。
详细介绍：

OOTDiffusion是什么

OOTDiffusion是开源的AI虚拟试衣工具，能智能适配不同性别和体型，自动调整衣物尺寸和形状，生成自然贴合的试穿效果。OOTDiffusion支持半身和全身试穿模式，用户上传自己的模特和服装图片，实现高度自定义的试穿体验。工具操作流程简单，易于上手，适合服装电商、时尚行业从业者及AI试穿技术爱好者使用。

OOTDiffusion的主要功能

智能适配：根据模特的性别和体型自动调整衣物的尺寸和形状，生成贴合的试穿效果。
多种试穿模式：支持半身和全身试穿，用户根据需求选择专注上身或下身的搭配效果，或预览完整的造型。
自定义体验：用户上传模特图片和服装图片，根据个人喜好指定上半身、下半身或全身换装。
快速生成：操作简单，上传图片后即可快速生成试穿效果，用户体验友好，适合非技术人员使用。

OOTDiffusion的技术原理

预训练的潜在扩散模型：基于预训练的潜在扩散模型（latent diffusion models），生成高质量的服装图像。
Outfitting UNet：设计outfitting UNet学习服装在潜在空间中的细节特征，实现单步学习服装特征。
Outfitting Fusion：提出outfitting fusion过程，在去噪UNet的自注意力层中精确对齐服装特征与目标人体，无需独立的变形过程。
Outfitting Dropout：在训练过程中引入outfitting dropout，随机丢弃一些服装潜在表示，实现无分类器的指导，增强服装特征的控制力。
跨注意力机制：用CLIP文本反转（textual-inversion）和图像编码器，将服装图像的特征与文本描述相结合，作为辅助条件输入，基于跨注意力机制整合到生成过程中。