卧槽 MagicClothing 这个AI 换装的演示效果有点强啊。
而且还可以与 ControlNet 和 IP-Adapter 等其他技术结合使用。还是开源的，期待对应的 ComfUI 节点。
详细介绍：
推出了一种名为 Magic Clothing 的新型网络架构，它基于潜在扩散模型（LDM）进行开发，专门处理一项新的图像合成任务——服装驱动的图像合成。
该系统旨在生成根据不同文本提示定制的、穿着特定服装的角色。在这一过程中，图像的可控性至关重要，主要是要确保服装的细节得以保留，并且生成的图像要忠实于文本提示。
为了实现这一点，我们开发了一种服装特征提取器，用以详细捕捉服装的特征，并通过自注意力融合技术，将这些特征有效整合到预训练好的LDMs中，确保目标角色的服装细节不发生改变。
同时，我们还使用了一种称为联合无分类器指导的技术，以平衡服装特征和文本提示在生成图像中的影响。
此外，我们提出的服装提取器是一个可插拔模块，可以应用于多种经过微调的LDMs，并能与 ControlNet 和 IP-Adapter 等其他技术结合使用，进一步提高生成角色的多样性和可控性。
我们还开发了一种名为匹配点LPIPS（MP-LPIPS）的新型评估指标，用于评价生成图像与原始服装之间的一致性。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2404.09512
而且还可以与 ControlNet 和 IP-Adapter 等其他技术结合使用。还是开源的，期待对应的 ComfUI 节点。
详细介绍：
推出了一种名为 Magic Clothing 的新型网络架构，它基于潜在扩散模型（LDM）进行开发，专门处理一项新的图像合成任务——服装驱动的图像合成。
该系统旨在生成根据不同文本提示定制的、穿着特定服装的角色。在这一过程中，图像的可控性至关重要，主要是要确保服装的细节得以保留，并且生成的图像要忠实于文本提示。
为了实现这一点，我们开发了一种服装特征提取器，用以详细捕捉服装的特征，并通过自注意力融合技术，将这些特征有效整合到预训练好的LDMs中，确保目标角色的服装细节不发生改变。
同时，我们还使用了一种称为联合无分类器指导的技术，以平衡服装特征和文本提示在生成图像中的影响。
此外，我们提出的服装提取器是一个可插拔模块，可以应用于多种经过微调的LDMs，并能与 ControlNet 和 IP-Adapter 等其他技术结合使用，进一步提高生成角色的多样性和可控性。
我们还开发了一种名为匹配点LPIPS（MP-LPIPS）的新型评估指标，用于评价生成图像与原始服装之间的一致性。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2404.09512
