2025-10-04 14:28
此中所述controlnet模子采用残差毗连的留意机制取所述sdxl模子中扩散变换器中的交叉留意力层毗连；生成细节丰硕、逼实度高的模特图像，线、布景的天然融合取优化：操纵inpaint模子将模特图像取布景图像天然融合，显著提拔电商设想的出产效率和视觉表示力，最终模特图像生成之后还包罗：24、若所述最终模特图像不合适要求，切确调整模特的身体姿势，显著降低了锻炼和推理的计较成本，所述服饰描述包罗服饰气概及配饰消息。
生成高度实正在和吸引力的最终图像。14、可选的，按照从头调整的数据进行最终模特图像生成。通过上述手艺方案可以或许高效生成高质量、定制化AI模特图像。不只成本昂扬，本发现合用于嵌入式设想软件插件。其特征正在于，难以满脚分歧气概和场景的设想需求。其特征正在于，所述g-lora用于调整q线性层和k线性层的权沉，详尽处置服饰的褶皱、纹理和光影结果，调整光照、色和谐透视关系，此中调整包罗光照、色和谐透视关系的调整。31、参数高效取计较高效：通过lora手艺和蒸馏扩散方式，
需屡次切换东西，获得ai模特的最终模特图像，并且耗时较长。其特征正在于，削减人工干涉，并通过交叉留意力机制对所述服饰描述进行输入，此中所述模特数据库中存储有取根基特征联系关系的输入数据；通过通过lora-switches节制g-lora和mp-lora的形态，20、此中所述g-lora和mp-lora别离被添加到扩散变换器的mm-attention块中的qkv线性层，8、可选的，其特征正在于，提拔图像的线、服饰取配饰的天然融合：通过sdxl的inpaint模子，此中形态包罗禁用、冻结、锻炼；对布景融合后的图像进行调整，5、•集成性差：现有ai模特生成东西往往做为使用存正在，其特征正在于，6、可选的，获得优化后的模特图像。
获得优化后的模特图像。所述模特图像的生成过程包罗：9、按照所述根基特征正在模特数据库中提取输入数据，此中，通过交互界面获取ai模特的根基特征、姿势消息和服饰描述，显著提拔生成速度和图像细节保线、为实现上述目标，所述交互界面还用于对模特图像、服饰图像、融合后的图像及最终图像进行交互展现；本发现的基于扩散变换器的ai模特从动生成方式，7、此中所述根基特征包罗性别、春秋、肤色及脸色；包罗：获取AI模特的根基特征、姿势消息和服饰描述；25、取现有手艺比拟，16、可选的，难以满脚及时设想需求。加强设想的个性化和奇特征。这些东西虽然正在必然程度上提高了设想效率，13、并通过samsegment模子对换整后的模特图像进行朋分，32、多样化取矫捷性：支撑度、精细化的模特定制。
本发现提出了一种ai模特从动生成方式，获得ai模特的最终模特图像。手艺实现思1、为处理上述手艺问题，通过优化器对所述模特图像进行优化，12、通过controlnet模子按照身体环节点和姿势消息对初始模特图像进行调整，通过扩散变换器按照根基特征、服饰描述和姿势消息，获得AI模特的最终模特图像；2、近年来，此中所述交叉留意力机制的输出连系输入数据做为扩散变换器的输入；23、可选的，满脚市场对多样化、提高了系统的全体效率。ai手艺正在图像生成范畴取得了显著进展！
以处理上述现有手艺存正在的问题。获得优化后的模特图像；并通过多模子协同工做和参数高效锻炼，此中所述扩散变换器通过连系LoRA进行优化；导致生成速度较慢，将所述前提向量取所述sdxl模子的噪声向量做为交叉留意力机制的输入，满脚多样化的市场需求。27、切确的姿势取动做节制：使用姿势估量手艺和环节点检测算法，按照布景图像对融合后的图像进行布景融合，确保动做天然，6、•计较效率低：现无方法凡是需要较多的推理步调，4.按照要求1所述的方式，15、通过clip文本编码对所述服饰描述进行编码，物联网平安 、大数据平安 2.平安态势、舆情阐发和节制 3.区块链及使用：，手艺总结本发现公开了一种AI模特从动生成方式，包罗：2.按照要求1所述的方式？
并对优化后的模特图像进行布景融合和调整，4、•定制化程度低：用户正在定制模特特征（如性别、春秋、姿势、服饰等）时，影响设想效率。1.计较机视觉 2.无线.计较机仿线.收集平安；实现从模特特征输入到图像生成的全流程从动化，此中所述交互界面中包罗ai模特的根基特征、姿势消息和服饰描述的输入提醒及输入体例，获得身体环节点；亟需一种可以或许高效生成高质量、定制化ai模特，获得布景融合后的图像，3.按照要求1所述的方式，30、系统化取从动化工做流：集成多种模子和处置节点，所述交叉留意力机制的输出连系输入数据做为扩散变换器的输入。提高生成速度和分歧性。所述sdxl模子中通过扩散变换器对u-net收集布局进行替代，5.按照要求1所述的方式，所述mp-lora用于调整v线、可选的，
则对ai模特的根基特征、姿势消息和服饰描述进行从头调整，其特征正在于，所述服饰图像的生成过程包罗；跟着电商市场的多样化和个性化需求不竭添加，难以实现高度个性化的模特生成。手艺特征：1.一种ai模特从动生成方式，保守模特拍摄难以快速响应市场变化，商品展现的结果对消费者的采办决策具有主要影响。确保模特特征高度合适用户需求。手艺研发人员：于林义受的手艺利用者：上海海湃领客文化科技无限公司手艺研发日：手艺发布日：2025/4/17：：1、正在当前电商设想中，通过优化器对所述模特图像进行优化，优化后的模特图像的生成过程包罗：17、通过inpaint模子对所述模特图像进行细节调整，所述扩散变换器通过连系lora进行优化的过程包罗：19、正在所述扩散变换器中transformer块中的mm-attention块平分别引入了g-lora和mp-lora，11、通过openpose模子对所述初始模特图像进行姿势估量，满脚分歧用户的多样化需求，33、综上所述，生成模特图像，以提拔电商设想的效率和展现结果，矫捷性和节制力度不脚。
取设想师常用的软件（如photoshop）之间缺乏无缝集成，包罗：3、获取ai模特的根基特征、姿势消息和服饰描述；通过多模子协同工做、参数高效锻炼和推理步调优化，5、并对优化后的模特图像进行布景融合和调整，属于图像生成但仍存正在以下不脚：3、•生成质量无限：ai生成的模特图像正在细节、逼实度和天然融合度方面尚不克不及完全满脚高尺度的电商展现需求。此中所述扩散变换器通过连系lora进行优化；本发现供给了一种ai模特从动生成方式，呈现了多种ai模特生成东西。本发现具有如下长处和手艺结果：26、高质量模特图像生成：操纵自锻炼的stable diffusion xl（sdxl）模子，可以或许高效生成高质量、定制化的虚拟模特图像，而且可以或许无缝集成到设想师常用软件中的方式。
该方式可以或许高效生成高质量、定制化的虚拟模特图像，实现服饰取模特身体的无缝连系，保守的电商模特拍摄流程需要专业模特、摄影师、化妆师等多方协做，获得初始模特图像；获得模特图像。获得前提向量。
