#GitHub#AI#图像#工具OOTDiffusion-高品质AI虚拟换衣工具▎项目功能：虚拟换衣▎项目介绍：一个先进的虚拟试

#GitHub#AI#图像#工具OOTDiffusion-高品质AI虚拟换衣工具▎项目功能：虚拟换衣▎项目介绍：一个先进的虚拟试穿（VTON）技术项目，利用潜在扩散模型（LDM）来生成逼真且可控的虚拟服饰试穿图像。OOTDiffusion采用潜在扩散模型技术，可以生成和融合高质量的服装图像。它支持半身及全身两种模型模式，并允许用户根据不同的性别与体型进行相应调整，以确保试穿效果的自然真实。▎相关推荐：OutfitAnyone-阿里出品开源一键超高品质虚拟试穿项目IDM-VTON-先进的开源AI虚拟换衣框架LaDI-VTON-潜伏扩散文本反转增强虚拟试穿模型ACuratedListofAwesomeVirtualTry-与虚拟试穿相关的优秀研究论文、项目、代码、数据集、研讨会等的精选列表▎项目地址：点击打开

【Zero10和JD Sports在实体店提供Nike服装虚拟试穿服务】

【Zero10和JDSports在实体店提供Nike服装虚拟试穿服务】2023年08月05日03点28分老不正经报道，Web3公司ZERO10宣布与JDSports合作，在纽约时代广场和芝加哥道街旗舰店提供Nike服装虚拟试穿服务。ZERO10的AR镜子为全新JDSportsxNikeNeeditNow系列注入了动画效果，让参观者可以虚拟试穿18件商品，其中一些商品还带有水滴等额外的AR增强效果。除了虚拟试穿镜之外，ZERO10还首次推出了该技术的新应用，作为销售点工具，如果商品缺货或需要预订，客户可以通过该工具启动在线购买，他们可以扫描商品的二维码，进入JDSports网站并完成购买。

EasyCV是一个涵盖多个领域的基于Pytorch的计算机视觉工具箱，聚焦自监督学习和视觉transformer关键技术，覆盖主

EasyCV是一个涵盖多个领域的基于Pytorch的计算机视觉工具箱，聚焦自监督学习和视觉transformer关键技术，覆盖主流的视觉建模任务例如图像分类，度量学习，目标检测，关键点检测等。核心特性：SOTA自监督算法EasyCV提供了state-of-the-art的自监督算法，有基于对比学习的算法例如SimCLR，MoCOV2，Swav，Moby，DINO，也有基于掩码图像建模的MAE算法，除此之外我们还提供了标准的benchmark工具用来进行自监督算法模型的效果评估。视觉TransformersEasyCV聚焦视觉transformer技术，希望通过一种简洁的方式让用户方便地使用各种SOTA的、基于自监督预训练和imagenet预训练的视觉transformer模型，例如ViT，Swin-Transformer，ShuffleTransformer，未来也会加入更多相关模型。此外，我们还支持所有timm仓库中的预训练模型.易用性和可扩展性除了自监督学习，EasyCV还支持图像分类、目标检测，度量学习，关键点检测等领域，同时未来也会支持更多任务领域。尽管横跨多个任务领域，EasyCV保持了统一的架构，整体框架划分为数据集、模型、回调模块，非常容易增加新的算法、功能，以及基于现有模块进行扩展。推理方面，EasyCV提供了端到端的简单易用的推理接口，支持上述多个领域。此外所有的模型都支持使用PAI-EAS进行在线部署，支持自动伸缩和服务监控。高性能EasyCV支持多机多卡训练，同时支持TorchAccelerator和fp16进行训练加速。在数据读取和预处理方面，EasyCV使用DALI进行加速。对于模型推理优化，EasyCV支持使用jitscript导出模型，使用PAI-Blade进行模型优化。#计算机视觉#工具

沃尔玛推出虚拟试衣间 以推动购物者购买更多衣服

沃尔玛推出虚拟试衣间以推动购物者购买更多衣服据CNBC报道，随着一些购物者减少在衣服上的支出，沃尔玛正在推出一种新工具，希望能促使他们点击“购买”按钮。从本周开始，顾客可以使用一个虚拟试穿工具，看看一件衬衫或其他服装在他们自己身上的效果。这是该公司由于收购了虚拟试衣间创业公司Zeekit而在其网站上增加的最新功能。PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1316507.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1316507.htm

计算机视觉最佳实践、代码示例和相关文档

计算机视觉最佳实践、代码示例和相关文档该存储库提供了用于构建计算机视觉系统的示例和最佳实践指南。该存储库的目标是构建一套全面的工具和示例，以利用计算机视觉算法、神经架构和操作此类系统的最新进展。我们不是从头开始创建实现，而是从现有的最先进的库中汲取灵感，并围绕加载图像数据、优化和评估模型以及扩展到云端构建额外的实用程序。这些示例和实用程序希望通过将从定义业务问题到开发解决方案的经验简化几个数量级，从而显着缩短“上市时间”。此外，示例笔记本将用作指南，并以多种语言展示工具的最佳实践和使用情况。示例以和的形式提供。所有示例都使用PyTorch作为底层深度学习库。#计算机视觉

Meta 开源计算机视觉基础模型 DINOv2

Meta开源计算机视觉基础模型DINOv2Meta开源了它的计算机视觉基础模型DINOv2，源代码托管在上，和Meta近期开源的其它AI模型一样，采用的是非商用的CC-BY-NC4.0许可证。DINOv2是基于VisionTransformer(ViT)架构，使用一个包含1.42亿幅图像的精选数据集进行预训练，可用于图像分类、视频动作识别、语义分割和深度估计等任务。Meta称DINOv2模型的速度是旧方法的两倍，使用的内存只有旧方法的三分之一。测试显示它相比其它同类模型有显著改进。来源，来自：雷锋频道：@kejiqu群组：@kejiquchat投稿：@kejiqubot