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为了确保最高的准确性，谷歌使用了人们以各种姿势佩戴衣服的图像。例如，一个人侧身穿衬衫，另一个人向前看的图像。此外，不同人的随机服装图像被输入系统，以消除织物皱纹和折痕等视觉缺陷。理型为了充分理解这个模型，让我们解释一下扩散。扩散是高噪声或额外像素逐渐扭曲图像直至变得无法识别的过程。


随后，从图像中去除噪声，并将原始图像重建为完美 委内瑞拉电话号码数据 的质量。此过程用于 Imagen 等文本到图像模型，仅根据用户输入的文本生成逼真的图像。谷歌将这一传播过程与AR服装技术结合起来。他们没有使用文本作为扩散的输入，而是使用了一对图像：一个是衣服，另一个是人。


每张图像都通过其神经网络（U 型网络）发送，并且来自两个图像的信息在一个过程中共享，这被称为“交叉注意力”。这允许生成人们佩戴服装的逼真图像。完善谷歌的虚拟试穿工具谷歌使用购物图（一个包含产品、卖家、品牌、评论和库存的综合数据集）训练其 VTO 人工智能模型。如前所述，该公司使用了人们以不同姿势佩戴衣服的图像。