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「智猩猩AI新青年講座」由智猩猩出品，致力于邀請(qǐng)青年學(xué)者，主講他們?cè)谏墒紸I、LLM、AI Agent、CV等人工智能領(lǐng)域的最新重要研究成果。

AI新青年是加速人工智能前沿研究的新生力量。AI新青年的視頻講解和直播答疑，將可以幫助大家增進(jìn)對(duì)人工智能前沿研究的理解，相應(yīng)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)也能夠得以積累加深。同時(shí)，通過與AI新青年的直接交流，大家在AI學(xué)習(xí)和應(yīng)用AI的過程中遇到的問題，也能夠盡快解決。

2022年，Stable Diffusion模型橫空出世，為工業(yè)界，投資界，學(xué)術(shù)界以及競(jìng)賽界都注入了新的AI想象空間。然而文本本身具有的模糊性與歧義性，往往需要用戶熟練提詞技能與反復(fù)調(diào)試；而LoRA與Dreambooth為代表的逐圖重訓(xùn)需要昂貴且緩慢的訓(xùn)練，即速度慢開銷大。如何讓大規(guī)模文-圖生成模型如臂使指？急需對(duì)大規(guī)模文-圖基礎(chǔ)模型的精細(xì)控制管線與推理階段通用知識(shí)注入機(jī)制進(jìn)行研究，以降本增效，推動(dòng)其在業(yè)務(wù)場(chǎng)景的廣泛應(yīng)用。

針對(duì)以上問題，上海交通大學(xué)與阿里巴巴淘天集團(tuán)共同提出了圖像生成模型推理階段的知識(shí)注入方法，并基于該方法合作開發(fā)了虛擬試衣模型AnyFit，取得了目前SOTA的試衣效果。相關(guān)論文為《AnyFit: Controllable Virtual Try-on for Any Combination of Attire Across Any Scenario 》，目前NeurIPS在投。

AnyFit主要由兩個(gè)同構(gòu)的U-Net組成：HydraNet和MainNet。其中，HydraNet負(fù)責(zé)提取細(xì)粒度的服裝特征；MainNet負(fù)責(zé)生成試穿效果。

AnyFit以一個(gè)人像圖像和一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)服裝圖像為輸入。再使用OpenPose等工具從人像圖像中提取出人體的輪廓部分，以便后續(xù)將服裝圖像融合到該輪廓上。

利用HydraNet對(duì)目標(biāo)服裝圖像特征提取。在HydraNet中，通過共享的U-Net結(jié)構(gòu)和并行化注意力模塊來高效地整合不同服裝的特征。

HydraNet提取的服裝特征通過Hydra Fusion Block特征融合融合塊注入到MainNet中。MainNet的輸入包含三個(gè)組件（帶噪聲的圖像、潛在的與服裝無(wú)關(guān)的圖像和調(diào)整大小的遮罩），然后通過內(nèi)部的U-Net結(jié)構(gòu)和Pose Guider進(jìn)行處理，最終生成逼真的試穿圖像。

同時(shí)，為了提升模型在生成服裝圖像時(shí)的強(qiáng)度和適應(yīng)性，AnyFit采用了一種先驗(yàn)?zāi)Ｐ脱莼呗?。該策略融合了三種不同且強(qiáng)大的模型權(quán)重，分別是：SDXL-base-1.0、SDXL-inpainting-0.1和DreamshaperXL alpha2，來演化模型的初始權(quán)重，以極低的成本提升了模型的性能。

8月20日10點(diǎn)，智猩猩邀請(qǐng)到論文一作、上海交通大學(xué)在讀三年級(jí)博士生、阿里學(xué)術(shù)合作實(shí)習(xí)生李昱翰參與「智猩猩AI新青年講座」248講，主講《圖像生成模型的知識(shí)注入在虛擬試衣AnyFit中的應(yīng)用》。

講者

李昱翰

上海交通大學(xué)在讀三年級(jí)博士生、阿里學(xué)術(shù)合作實(shí)習(xí)生