Ketu는 "드레스업" 애호가들에게 편리한 가상 입어보기 경험을 제공하기 위해 원클릭 옷 갈아입기 도구인 Kolors Virtual Try-On을 출시했습니다. 이 도구는 작동하기 쉽습니다. 사용자는 옷차림 효과를 얻으려면 사람과 옷의 사진만 업로드하면 됩니다. 이 기사에서는 일련의 테스트를 사용하여 Kolors Virtual Try-On의 의류 변경 효과를 자세히 설명하고 다양한 시나리오에서의 적용과 몇 가지 사용 팁 및 잠재적인 개선 사항에 대해 논의합니다. 공식 홈페이지 주소: https://top.aibase.com/tool/kolors-virtual-try-on
최근 Ketu가 출시한 원클릭 옷 갈아입기 도구인 Kolors Virtual Try-On은 확실히 "드레스업" 애호가들에게 좋은 소식입니다.
공식 홈페이지 주소: https://top.aibase.com/tool/kolors-virtual-try-on
작동 인터페이스의 관점에서 볼 때 Kolors Virtual Try-On 및 Outfit Any와 같은 가상 의상 변경 소프트웨어의 원리는 유사합니다. 사용자는 옷 입기 효과를 얻으려면 사람 사진과 옷 사진만 업로드하면 됩니다.
AIbase는 이전에 생성된 오공의 사진을 업로드했고, 테스트를 위해 케이스에 제공된 줄무늬 옷을 선택했습니다. 도구의 옷 갈아입기 효과가 꽤 좋았고, 옷이 오공의 몸에 완벽하게 착용되었으며 주름이 모두 있는 것으로 나타났습니다. 및 포함되어야 할 세부 사항이 모두 반영됩니다.
물론 더 복잡한 이미지로 테스트할 수도 있습니다. 여기서 AIbase는 Flux로 생성된 Wukong 패션 사진을 업로드합니다. 여러 개의 옷이 겹쳐진 모델의 의상을 바꾸는 효과를 살펴보세요.
여기서는 심플한 티셔츠를 선택했는데, 상체에 미치는 영향이 꽤 자연스럽고, 언뜻 보면 문제가 없다는 것을 알 수 있습니다. 유일한 결점은 원본 사진의 긴 바람막이를 교체한 후 바지에 문제가 있다는 것입니다.
라이브러리에 있는 기존 의상을 직접 사용하는 것 외에도 자신이 입고 있는 옷의 사진을 업로드할 수도 있습니다. AI에게 직접 옷을 그려달라고 요청한 다음 모델에게 입혀줄 수도 있습니다.
AIbase는 MJ를 사용하여 "바나나 슈트"를 생성한 다음 Ketu를 사용하여 이 슈트를 Wukong에 입혔습니다.
상체 효과는 꽤 자연스러운데, 입어본 후에는 옷 색깔이 제가 제공한 옷 사진만큼 밝지 않은 것 같고, 옷 상태도 좀 더 은은한 느낌이 나네요. 판매자의 쇼와 구매자의 쇼 사이.
AIbase는 일련의 테스트를 진행한 결과 이런 종류의 마네킹도 지원된다는 사실을 발견했지만 옷을 갈아입으면 효과가 약간 더 나빠질 것입니다.
테스트 과정에서 의상이 절반만 바뀌는 경우도 있었는데, 제 모델이 전신이 아니어서 그런 건지 모르겠습니다.
옷차림에 대한 팁:
좋은 옷차림 효과를 원한다면 제공하는 의상 사진은 예와 같아야 하며 부스러기와 사람이 없는 평평한 의상 사진이어야 합니다.
제공되는 모델은 깔끔한 배경의 정면 사진이 바람직합니다. 의상에 하체가 포함된 경우 전신 사진이 가장 좋습니다.
아이디어:
1. 위미디어를 활용해 패션쇼를 일괄적으로(사진, 텍스트, 영상) 제작할 수 있습니다.
ChatGPT 또는 Kimi, Doubao 등을 사용하여 의류에 대한 설명 프롬프트를 일괄 생성한 다음 그리기 도구를 사용하여 그림을 생성합니다.
포토제닉한 옷 갈아입기 도구를 사용하여 모델에게 옷을 입히세요. Douyin, Xiaohongshu 및 기타 플랫폼에 게시하여 빠르게 팬을 확보하세요.
2. 의류 제조업체 등인 경우 라이브러리에 있는 모델을 직접 사용하거나 모델 및 의류 사진을 업로드하여 모델 의류 디스플레이 효과를 생성할 수 있습니다.
궁금하신 분들은 직접 해보셔도 좋을 것 같아요~
더 많은 과거 튜토리얼 콘텐츠는 여기에서 볼 수 있습니다: https://www.aibase.com/zh/course
전체적으로 Kolors Virtual Try-On은 강력한 가상 옷 갈아입기 도구로, 편리한 작동과 좋은 옷 갈아입기 효과로 인해 의류 디스플레이, 셀프 미디어 운영 및 기타 분야에서 광범위한 응용 가능성을 가지고 있습니다. 일부 개선할 부분이 있지만 잠재력은 엄청나며 향후 업데이트와 최적화를 기대할 가치가 있습니다.