可图大模型自7月宣布开源以来，收到来自社区的大量关注、使用和反馈。热心网友在各大网站、短视频平台陆续推出可图Kolors模型评测及使用教程。截止8月6日，可图陆续更新发布了Kolors-ControlNet/IP-Adapter/In-painting/LoRA等生态插件能力，得到ComfyUI、HuggingFace、Civitai等AI社区的广泛支持。
在可图大模型生态日趋完善的同时，在2024 WAIC上海人工智能大会期间，可图AI试衣作为大模型重要应用之一对外介绍亮相。只需给定人物模特图、选定衣服，可图AI试衣即可生成自然美观、保持衣服SKU的人物试穿效果，结合可灵图生视频，支持生成运动连贯的AI试衣短视频。
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自可图AI试穿在2024 WAIC亮相以来，不少关注AI电商应用的小伙伴都在问哪里能体验到，实际应用效果如何？今天小编就帮大家揭秘可图AI试衣的来龙去脉，在HuggingFace Space 提供可图AI试衣功能让大家体验尝鲜，实现人人AI试衣自由！
HuggingFace试衣Demo：https://huggingface.co/spaces/Kwai-Kolors/Kolors-Virtual-Try-On
一、什么是AI试衣？
AI试衣，又叫做“虚拟试穿”（Virtual Try-On），是一种能让人穿上指定衣服的图像生成技术。随着GAN、Diffusion Model为代表的视觉生成模型技术发展，虚拟试穿逐步从实验室研究探索走向行业实践应用。尤其进入2024年，大模型应用进入行业新阶段，AI试衣也逐步具备了在行业中应用推广的技术可行性。在电商应用场景，无论面向广大买家、还是中小卖家，AI试衣能够将线下购买试衣过程线上化，跨越时空的距离阻隔，一键完成“试穿”效果，所见即所得。
二、可图AI试衣来了！
可图AI试衣在可图基座模型基础上，引入衣服SKU保持网络，实现服饰细节特征的提取与表征。通过引入人物pose姿势、Mask掩码图像作为条件特征，实现人物姿势保持的换衣效果。进一步复用可图背景修复，采用高质量人物衣服pair对大数据训练，提升不同衣服款式、不同人物姿势、复杂人物背景下的试穿效果。总而言之，可图AI试穿具有以下几大优势：
- 保持衣服款式细节：作为AI试穿的最主要应用需求，支持保持上装、长裙多种衣服类型款式，同时保留衣服图案、文字花纹细节，实现商品SKU服饰同款保持效果。
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- 自然的人物试穿效果：除衣服细节保持能力，可图AI试衣能生成贴合人物的自然试穿效果，就像本人穿衣服拍照一样，支持室内人物、室外街拍多种场景，实现从平铺衣服到穿衣上身，生成效果符合物理客观规律。
- 全流程素材生成能力：围绕可图AI试衣功能，对于商家不同的模特需求，可图大模型支持跨越不同年龄、性别、种族人物模特及背景生成，支持海内外电商模特素材生成需求。同时，基于可灵大模型强大的高表现图生视频能力，实现从模特素材图，到模特短视频的全流程生成。
三、可图AI试衣有什么用？
- 买家试衣：AI试衣在电商领域具有极大的应用潜力及实用价值。对买家而言，只需上传自己的照片，通过AI试衣功能在几秒时间内即可看到自己的“穿”衣效果，帮助用户购买决策更高效、降低卖家退货成本。
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- 电商素材生成：对卖家而言，更新服饰图片、短视频等电商素材对中小商家开网店至关重要。然而，包括前期找模特、租场地、拍摄、后期制作等环节流程不仅成本高昂且时间周期长，导致新品上架迭代更新速度慢。AI试衣不仅能让模特“穿上”衣服新品，还能结合快手可图可控图像生成、可灵图生视频能力，将天级别工作量缩短到分钟级别，迅速生成逼真、高质量的AI模特及模特运动视频，具有极大的商业应用潜力。
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- 变装特效：AI试衣除在电商行业的应用外，在短视频内容创作方面，通过“变装”特效能让用户创作出更加新鲜有趣、有消费价值的短视频内容，包括并不限于明星同款穿搭、卡点变装视频特效等玩法，创作出有趣、有用的日常穿搭内容分享。
三、未来展望
2024年AIGC图像视频生成进入行业发展新阶段，快手可灵AI平台从内测到国内外全面开放使用，期待后续更多高质量、高可控、深入行业的AIGC能力发布。在电商、短视频内容创作方面，以AI试衣为代表的可控图像生成技术，将向着极致可控保持、高美感质量、更符合物理世界规律的方向发展，早日迎来AI试衣的"ChatGPT时刻"，在电商及泛娱乐行业中释放大模型商业价值。
- 可图AI试衣免费体验：https://huggingface.co/spaces/Kwai-Kolors/Kolors-Virtual-Try-On
- Github可图开源项目：GitHub - Kwai-Kolors/Kolors: Kolors Team
- HuggingFace可图模型：https://huggingface.co/Kwai-Kolors/Kolors
- 可灵AI平台：KLING AI
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