亚马逊更新了搜索栏,用户可以根据描述查看AI生成的服装和家居商品图片,帮助用户在记不清具体名称时找到所需商品。该功能将于安卓和iOS应用上线。
观看我们关于为MetaHuman穿上自定义服装的网络研讨会录像。借助CLO和Marvelous Designer,我们展示了完整的工作流——从创建MetaHuman到设计服装,再到将所有内容导入虚幻引擎。
任天堂宣布“我的马里奥”系列将于2026年2月19日在美国上市,包含玩具、服装、书籍和一款互动应用。该系列将在纽约和旧金山的任天堂商店发售,并逐步在全国零售店推出。应用程序允许用户与马里奥的3D头像互动,适合儿童和收藏者。
谷歌实验室推出Doppl应用的新购物时尚发现功能,用户可根据个人风格偏好探索和虚拟试穿服装,几乎所有商品均可直接购买。该功能已在美国的iOS和Android平台上线,适用于18岁以上用户。
英国和印度的购物者可以通过上传照片,虚拟试穿数十亿件服装。这项基于AI的功能提升了在线购物体验,用户只需在Google的服装产品列表中点击“试穿”图标即可开始。
华为开发者空间推出AI Notebook,基于Fashion-MNIST数据集构建智能衣柜服装分类系统,利用卷积神经网络(CNN)实现93.75%的准确率,展示了深度学习在服装识别中的应用潜力。
Pinterest推出了一款AI购物助手,用户可通过语音与其互动,获取个性化推荐。该助手根据用户的收藏和当前屏幕内容提供建议,旨在实现更自然的对话体验。此功能为可选,不替代传统文本搜索,用户可按住麦克风按钮与助手交流,助手会简要描述推荐内容。
麻省理工学院研究团队开发了“Refashion”软件,通过模块化设计实现可重组服装,旨在减少时尚浪费。用户可以绘制和组合服装元素,创造适合不同场合的服装,如可变裙子和孕妇装,从而简化设计过程,促进可持续时尚。
2025年万圣节搜索趋势显示,热门服装包括Labubus和“KPop Demon Hunters”角色,12英尺骷髅装饰依然流行,意外食品为“酸黄瓜糖果玉米”,拉斯维加斯成为热门城市,派对主题为魔法森林。
谷歌的试穿技术将扩展至澳大利亚、加拿大和日本,用户可通过上传全身照片,快速查看数十亿件服装和鞋子的试穿效果。
谷歌将在其在线购物体验中引入更多生成式人工智能,推出AI模式,用户可以根据描述生成服装和装饰的图像,并推出虚拟试穿工具,用户可以上传照片查看衣物穿在自己身上的效果。这些新功能将于今年秋季在美国上线。
Doppl是谷歌实验室推出的虚拟试穿应用,用户可上传照片查看服装效果并生成动态视频。支持上传朋友或社交媒体上的服装照片,探索个人风格。目前处于实验阶段,可能存在不准确之处。
《剑星》PC版将于6月12日全球发售,售价268元,支持中文和日文配音,新增25套服装,包括旗袍灵感设计。开发者欢迎玩家使用MOD,并将进行PC优化。
该项目开发一个智能服装推荐系统,根据用户风格和场合提供穿搭建议,并引导顾客找到货架。系统利用自然语言处理理解用户意图,采用文本嵌入模型进行语义搜索,并通过路径寻找算法导航顾客。设计包括模块化组件和优化的查询转换层,以提升搜索效率和准确性。
本研究针对当前服装操控技术的不足,提出了DexGarmentLab,这是一个专门为灵巧(尤其是双手)服装操控设计的环境,配备了大规模高质量的3D资产,涵盖15个任务场景。通过利用服装结构对应关系,我们开发了一种层次化的服装操控策略(HALO),显著提高了在各种服装形状和变形下的泛化能力,实验结果表明该方法优于现有技术。
《闪电侠》是一个受欢迎的超级英雄角色,适合各种角色扮演。无论是经典漫画还是现代影视,角色设计独特,象征希望与决心。选择合适的服装、面具和配件,DIY或购买均可,闪电效果和动态元素能增强表现,适合初学者尝试。
本研究提出了一种新颖的虚拟试穿方法TryOffDiff,有效解决了传统方法中的属性转移问题,显著提升了多服装虚拟试穿的效果。
在Cosplay中,服装和道具是角色展示的关键。制作服装需精心设计、选择合适材料并进行裁剪和缝合;道具则需设计形状、选择材料并组装和细节处理。完成后要测试道具的稳定性和安全性,以更好地呈现角色形象。
本研究提出了DeClotH框架,解决了3D穿衣人类重建中服装与人体的区分问题,有效缓解了因遮挡导致的几何和纹理推断错误,实验结果表明其在3D重建方面表现优异。
StyleSync是一款智能服装生成器,结合天气数据和用户风格偏好,提供个性化穿搭建议。用户可选择位置获取实时天气,生成适合的服装搭配并保存喜欢的组合。该应用使用HTML、CSS和JavaScript构建,具备响应式设计和交互式地图功能。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。