一款虛擬智能換裝軟件，用戶(hù)可以輸入自己的身高體重、三圍等數(shù)據(jù)信息，建立身材模型，一鍵選擇各種風(fēng)格的衣服、褲子、裙子等進(jìn)行換裝搭配，找到適合自己的風(fēng)格！

ai換裝app簡(jiǎn)介

AI換裝是一項(xiàng)虛擬換裝軟件。用戶(hù)可以在瀏覽軟件的過(guò)程中，假如有喜歡的服裝，可以通過(guò)AI換裝的形式，比對(duì)自己的身材，選擇模型，真實(shí)試裝，這樣來(lái)感覺(jué)服裝適不適合自己。我們軟件提供全面的定務(wù)，從場(chǎng)景替換，鞋子替換，各種服飾的選擇，讓你足不出戶(hù)就可以享受換裝的樂(lè)趣。AI換裝，專(zhuān)業(yè)換裝平臺(tái)。

ai換裝app功能詳解

1.你可以在上面一鍵換裝，有男裝，女裝，還有漢服，cosplay等；

2.擁有非常少女心的頁(yè)面設(shè)計(jì)，非常的，在上面修圖和換裝等；

3.每天上線簽到完成任務(wù)還能領(lǐng)取金幣，使用金幣可以購(gòu)買(mǎi)更多的服裝。

ai換裝app其他亮點(diǎn)

1.上面的服裝非常豐富，還有許多免費(fèi)的服裝可以使用，滿(mǎn)足你的需求；

2.讓你能夠不用出門(mén)也能換裝，給你的照片添加不同的服裝；

3.擁有拍照功能，點(diǎn)擊你喜歡的服裝，就能開(kāi)始拍照了。

4.擁有海量的裝扮模板，挑選你喜歡的服裝和妝容；

5.各種類(lèi)型的服裝都有，男生女生都能使用，可以快速變裝cosplay。

相關(guān)資訊

一項(xiàng)技術(shù)產(chǎn)生了，就不會(huì)消失，除非被另外一個(gè)技術(shù)替代。不會(huì)因?yàn)槿祟?lèi)的呼吁或者道德的譴責(zé)而不會(huì)使用，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不能屏蔽暗網(wǎng)的存在，區(qū)塊鏈的技術(shù)的出現(xiàn)最先被比特幣所應(yīng)用，繼而引起一大波空氣幣的出現(xiàn)。AI圖像處理技術(shù)已經(jīng)成熟，那么場(chǎng)景應(yīng)用自然水到渠成。

DeepNude是基于加州大學(xué)伯克利分校研發(fā)的開(kāi)源算法pix2pix創(chuàng)建的。pix2pix使用了生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練算法時(shí)需要龐大的數(shù)據(jù)集來(lái)支持，據(jù)說(shuō)在訓(xùn)練DeepNude時(shí)，使用了1萬(wàn)張女性裸體圖片。

DeepNude有免費(fèi)版和付費(fèi)版。據(jù)Motherboard報(bào)道，免費(fèi)版生成的圖片大幅的明顯水印；付費(fèi)版生成的圖片水印減少，圖片左上角有紅色的“FAKE（偽造）”的標(biāo)識(shí)。

ZAO在上傳照片時(shí)會(huì)提示，“提交上傳（照片）后，ZAO會(huì)進(jìn)行非公眾人物驗(yàn)證和肖像權(quán)驗(yàn)證，確保符合相關(guān)法規(guī)才能使用”也就是說(shuō)必須是本人照片才能做視頻轉(zhuǎn)換。轉(zhuǎn)換完成后的視頻會(huì)有ZAO的logo。和上傳者的頭像。分享到朋友圈要有微信授權(quán)。

DeepNude是基于加州大學(xué)伯克利分校研發(fā)的開(kāi)源算法pix2pix創(chuàng)建的。pix2pix使用了生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò),生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)在圖像處理廣泛應(yīng)用的底層技術(shù)。

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)稱(chēng)GAN，生成模型的基本思想是輸入一個(gè)訓(xùn)練樣本集合，然后形成這些樣本的概率分布的表征。常用的生成模型方法是直接推斷其概率密度函數(shù)。生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)背后的思想非常直觀：生成器和鑒別器兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)彼此博弈。生成器的目標(biāo)是生成一個(gè)對(duì)象（比如人的照片），并使其看起來(lái)和真的一樣。而鑒別器的目標(biāo)就是找到生成出的結(jié)果和真實(shí)圖像之間的差異。在 GAN 的第一篇論文出來(lái)之后的大概一年時(shí)間里，訓(xùn)練 GAN 與其說(shuō)是科學(xué)，倒不如說(shuō)是藝術(shù)——模型很不穩(wěn)定，需要大量調(diào)整才能工作。2015 年時(shí)，Radford 等人發(fā)表了題為《使用深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的無(wú)監(jiān)督表征學(xué)習(xí)（Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）》的論文，描述了之后被稱(chēng)為 DCGAN 的著名模型。這個(gè)架構(gòu)在大多數(shù)情況下都是穩(wěn)定的。這也是現(xiàn)在廣泛應(yīng)用的底層技術(shù)。

對(duì)于現(xiàn)在視頻換臉其實(shí)不僅僅是應(yīng)用了這一個(gè)底層技術(shù)，而是套復(fù)制技術(shù)的系統(tǒng)框架完成的，首先需要人臉檢測(cè)，即在圖像上定位出人臉?biāo)�在區(qū)域，然后進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)定位，如眼睛、鼻子等，常稱(chēng)為L(zhǎng)andmark。最后在進(jìn)行透視變換，使得角度更自然統(tǒng)一，在經(jīng)過(guò)區(qū)域提取替換色彩轉(zhuǎn)換融合，使邊緣更連貫。

據(jù)說(shuō)利用開(kāi)源的DeepFakes只需要兩個(gè)成熟的程序員，3-5天就可以做出一個(gè)APP。這也許就是技術(shù)的普及吧。

AI圖像處理技術(shù)應(yīng)用很是廣泛，可能是這幾個(gè)應(yīng)用話題性太強(qiáng)，才吸引了大家的眼光，我們一起看看還有哪些應(yīng)用場(chǎng)景使用了該技術(shù)。

用于存放經(jīng)典老片的介質(zhì)主要是磁帶和膠片，其易于劣化和損壞。隨著時(shí)間的推移，大多數(shù)舊電影都出現(xiàn)了噪音，劃痕，褪色等問(wèn)題。在批量轉(zhuǎn)換為數(shù)字后，優(yōu)酷使用超分辨率視頻增強(qiáng)技術(shù)和AI機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行批量去噪，去模糊，提高幀率等操作，修補(bǔ)老片并重新調(diào)色。