Diffuse to Choose,一种基于扩散的图像修复模型，主要用于虚拟试穿场景。它能够在修复图像时保留参考物品的细节，适用于在线购物等虚拟试穿场景中的图像修复任务。
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Diffuse to Choose主要用于虚拟试穿场景。它能够在修复图像时保留参考物品的细节，并且能够进行准确的语义操作。Diffuse to Choose能让你在将任何商品放入任何环境中，同时和环境完美融合，并结合感知损失来进一步保留参考物品的细节，该模型在快速推理和高保真细节方面取得了良好的平衡。
比如您可以使用Diffuse to Choose装饰您的房间，或者不受任何限制地尝试不同的衣服组合,改变衣服的风格，例如塞进衣服或卷起袖子。
Diffuse to Choose能够帮助用户更好地了解产品在真实环境中的样子，提高了在线购物的体验。
1、虚拟试穿技术：允许用户在不同环境中虚拟放置商品，实现逼真的在线购物体验。
2、与传统扩散模型相比，DTC模型能更好地捕捉商品细节，提升修复质量。采用特殊的算法，将来自参考图像的细粒度特征直接融入主扩散模型的潜在特征图中，保证产品与环境的高度融合。
3、高效平衡：在快速推断与保持高保真细节方面达到了有效的平衡。
4、广泛测试与评估：在不同数据集上测试，证明了DTC模型相较于现有技术的优越性。
5、场景适应性：能够处理多种场景中的图像，确保产品与场景的无缝整合。
6、快速推断能力：提供快速且高效的零次射推断，加快虚拟试穿过程。
7、修复图像：在虚拟试穿应用中修复图像，为产品图像添加缺失的细节。
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