Transforma imágenes de moda en impresionantes videos fotorrealistas con el marco de IA DreamPose

Crea videos fotorrealistas a partir de imágenes de moda con DreamPose, una IA avanzada.

La fotografía de moda es omnipresente en plataformas en línea, incluyendo redes sociales y sitios web de comercio electrónico. Sin embargo, como imágenes estáticas, pueden tener limitaciones en su capacidad para proporcionar información completa sobre una prenda, especialmente en cuanto a cómo se ajusta y se mueve en el cuerpo de una persona.

En contraste, los videos de moda ofrecen una experiencia más completa e inmersiva, mostrando la textura de la tela, la forma en que se coloca y fluye, y otros detalles esenciales que son difíciles de capturar a través de fotos estáticas.

Los videos de moda pueden ser un recurso invaluable para los consumidores que buscan tomar decisiones de compra informadas. Ofrecen una visión más profunda de la ropa en acción, permitiendo a los compradores evaluar mejor su idoneidad para sus necesidades y preferencias. A pesar de estos beneficios, sin embargo, los videos de moda siguen siendo relativamente poco comunes y muchas marcas y minoristas todavía dependen principalmente de la fotografía para mostrar sus productos. A medida que la demanda de contenido más atractivo e informativo continúa creciendo, es probable que haya un aumento en la producción de videos de moda de alta calidad en toda la industria.

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Una forma novedosa de abordar estos problemas viene de la Inteligencia Artificial (IA). Su nombre es DreamPose y representa un enfoque novedoso para transformar fotografías de moda en videos animados y realistas.

Este método involucra un modelo de síntesis de video de difusión construido sobre Difusión Estable. Al proporcionar una o más imágenes de un humano y una secuencia de poses correspondiente, DreamPose puede generar un video realista y de alta fidelidad del sujeto en movimiento. El resumen de su flujo de trabajo se muestra a continuación.

La tarea de generar videos realistas y de alta calidad a partir de imágenes plantea varios desafíos. Si bien los modelos de difusión de imágenes han demostrado resultados impresionantes en términos de calidad y fidelidad, lo mismo no se puede decir de los modelos de difusión de video. Dichos modelos a menudo se limitan a generar movimientos simples o visuales similares a dibujos animados. Además, los modelos de difusión de video existentes sufren varios problemas, como una consistencia temporal deficiente, movimiento irregular, falta de realismo y control limitado sobre el movimiento en el video objetivo. Estas limitaciones se deben en parte al hecho de que los modelos existentes se basan principalmente en texto en lugar de otros señales, como el movimiento, que pueden proporcionar un control más preciso.

En contraste, DreamPose aprovecha un esquema de condicionamiento de imagen y pose para lograr una mayor fidelidad de apariencia y consistencia de cuadro a cuadro. Este enfoque supera muchas de las deficiencias de los modelos de difusión de video existentes. Además, permite la producción de videos de alta calidad que capturan con precisión el movimiento y la apariencia del sujeto de entrada.

El modelo se ajusta finamente a partir de un modelo de difusión de imágenes pre-entrenado que es altamente efectivo para modelar la distribución de imágenes naturales. Utilizando dicho modelo, la tarea de animar imágenes se puede simplificar mediante la identificación del subespacio de imágenes naturales consistentes con las señales de condicionamiento. Para lograr esto, se ha modificado la arquitectura de Difusión Estable, específicamente rediseñando el codificador y los mecanismos de condicionamiento para admitir el condicionamiento de imagen alineada y pose desalineada.

Además, incluye un proceso de ajuste fino de dos etapas que implica ajustar finamente los componentes UNet y VAE utilizando una o más imágenes de entrada. Este enfoque optimiza el modelo para generar videos realistas y de alta calidad que capturan con precisión la apariencia y el movimiento del sujeto de entrada.

Algunos ejemplos de los resultados producidos reportados por los autores de este trabajo se ilustran en la siguiente figura. Además, esta figura incluye una comparación entre DreamPose y técnicas de vanguardia.

Esto fue un resumen de DreamPose, un nuevo marco de IA para sintetizar videos de moda fotorrealistas a partir de una sola imagen de entrada. Si estás interesado, puedes obtener más información sobre esta técnica en los enlaces a continuación.

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