办理了什么问题？
1.时空同等性问题：传统的基于图像的方法运用到视频中会导致韶光上的不一致，涌现闪烁和伪影。ViViD通过时空模块办理了这一问题，确保视频的连贯性。
2.低质量和模糊问题：现有的视频试穿办理方案常日天生低质量和模糊的结果。ViViD利用广散模型天生高质量的视频，保留了衣物的细节和质感。
3.数据集的限定：现有的视频虚拟试穿数据集普遍分辨率低、种类单一，限定了模型的性能。ViViD构建了一个高分辨率、种类丰富的数据集，显著提升了模型的表现。
紧张能力与效果
1.高质量的服装细节保留：ViViD利用服装编码器提取细粒度的服装语义特色，通过把稳力特色领悟机制，将这些细节准确地注入到目标视频中。这确保了在试穿过程中，服装的颜色、质地和图案等细节都能被高保真地保留和呈现。
2.时空同等性：ViViD引入了姿态编码器和层次化韶光模块，以确保视频帧之间的时空同等性。姿态编码器帮助模型理解和处理人体姿态与服装之间的交互，而韶光模块则捕捉和整合视频帧间的韶光信息，使得天生的视频更加连贯和自然，避免了闪烁和伪影。
3.多种服装类型的支持：ViViD的数据集包含了上身、下身和连衣裙（包括连体衣）等多种服装类型。这使得ViViD能够适用于多种试穿场景，包括上半身、下半身和连衣裙，适应多样化的试穿需求。
4.高分辨率视频天生：ViViD利用网络的新数据集，其分辨率高达832×624，能够天生高分辨率的试穿视频。这确保了视频中的每一帧都具有良好的视觉质量，能够展示出服装的细节和人物的动作。
5.实时视频试穿：基于ViViD的高效演习和推理框架，具有较快的处理速率，能够在合理的韶光内完成视频虚拟试穿，适用于实时或近实时的运用处景。
项目及演示：https://becauseimbatmant0.github.io/ViViD
论文：https:/arxiv.org/pdf/2405.11794
GitHub:https://github.com/alibaba-yuanjing-aigclab/ViViD
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