随着数字化转型的步伐不断加快，时尚界也在探索如何利用最新技术为消费者带来更加沉浸式的购物体验。在这一背景下，Google 推出了一项名为 FabricDiffusion 的新技术，这项技术能够将2D服装图像中的高质量织物纹理转移到任意形状的3D服装模型上，从而为3D虚拟试穿提供了更为真实的体验。本文将详细介绍 FabricDiffusion 的工作原理及其在3D虚拟试穿领域的应用前景。
技术概述
FabricDiffusion 是一种基于人工智能的技术，它能够从一张现实世界中的服装照片中提取高质量的纹理图和印花，并将这些细节无缝地应用到任何3D服装模型上。这项技术的核心在于其独特的纹理转移方法，这种方法不仅能够保留纹理细节，还能处理输入图像中存在的遮挡、扭曲或复杂的姿势等问题。
技术细节
基于服装制造观察
FabricDiffusion 的设计灵感来源于服装制造业的实际操作流程。大多数服装都是由平坦且可重复使用的纹理拼接而成。这一观察结果为技术开发提供了重要的指导思路。
纹理转移方法
该技术的核心在于将纹理转移任务转换成提取无失真且可平铺的纹理材料，并将这些材料映射到服装的 UV（展开）空间。这样可以确保即使在复杂的3D模型上
