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FASHN Virtual Try-On

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介紹：
在圖片之間換衣服 [網頁應用程式和API]
新增日期：
2025-01-13
月訪問量：
webTraffic 6.2K
社交媒體與電子郵件：
URL：
https://fashn.ai
Website AI攝影 AI 相片和圖像生成器 AI背景生成器 照片&圖片編輯器 AI攝影 AI背景去除器 圖片轉圖片
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FASHN Virtual Try-On 產品資訊

FASHN Virtual Try-On 是什麼？

使用另一張參考圖片，將任何模型照片中的衣服更換為像素完美的準確性。通過用戶友好的網頁應用程式或開發者API可用於商業用途。

如何使用FASHN Virtual Try-On？

1. 上傳一張您自己、模型或AI模型的圖片（您可以使用我們的應用程式創建） 2. 上傳一張服裝圖片（上衣、下裝、全身） 3. 選擇類型，無論是平放照片還是由其他模型拍攝的 4. 運行並獲得結果！您可以下載圖片，我們也會為您創建一個公開鏈接，您可以在任何地方使用。

FASHN Virtual Try-On的核心功能

  • 像素完美準確性 - 保持與參考服裝的完美相似度是我們的首要任務和研究重點
  • 背景保留 - 可在任何場景中運作；不受限於簡單的工作室背景
  • 多元姿勢 - 可以輕鬆處理所有常見的時尚造型姿勢和拍攝角度
  • 輸入靈活性 - 支持不同的服裝照片類型：由人穿著、平放、幽靈模特等
  • 快速處理 - 每張圖片11秒
  • [API] 可用於商業用途
  • [API] 簡單整合 - 開發者友好，具有易於遵循的文檔，方便快速設置

FASHN Virtual Try-On的使用情境

  • #1 內容創作 - 從現有模型和服裝照片創建更多圖片
  • #2 電子商務虛擬試衣 - 讓顧客在購買之前查看物品的穿著效果
  • #3 行銷 - 向用戶展示個人化的廣告，包括相關造型建議和視覺化
  • #4 應用開發 - 在FASHN的基礎上進一步開發，將我們的虛擬試衣API整合到您的網站或應用程式中。

FASHN Virtual Try-On的常見問題

你們有免費試用嗎？
是的，註冊我們的平台後，您會獲得20個免費點數，可在我們的介面中使用。
你們的虛擬試衣模型是基於Stable Diffusion或FLUX微調的嗎？
不，我們的模型雖然借鑒了一些現代模型架構的靈感，但其設計是獨特的，並且是從頭開始訓練的，使用的內部資料集包含數百萬張精心標註的時尚相關圖片，專注於服裝轉移任務。
結果的準確性如何？
我們的解決方案經常能夠實現精確的像素完美轉移，抓取精細的細節。然而，由於方法內在的隨機性和資料集的偏見，一些生成結果可能在第一次嘗試中不成功，可能需要進一步嘗試以達到滿意的結果。
FASHN網頁應用程式或API可以用於商業用途嗎？
是的，您可以在應用程式或API中生成的圖片用於商業用途。
你們能準確地讓衣服適合所有體型和尺寸嗎？
是的，我們的解決方案支持各種體型的衣服試穿；然而，我們不知道擬合時的人的或服裝的實際尺寸，因此需要用戶自行確保所使用的尺寸正確（例如：S，M，L）。
輸出圖片的解析度是多少？
目前最大輸出解析度為384x576像素。我們正持續努力提高輸出解析度，而不會妥協於準確性和對原始服裝的相似度。
支持哪些類型的服裝類別？
我們支持大多數服裝類別，如上衣、下裝、連衣裙、外套等，唯獨游泳衣和內衣被排除在外，這是因為我們選擇不將它們納入訓練資料集，以確保安全的圖片生成。
為什麼不支持配件和鞋子？
模型不支持虛擬試穿配件，如珠寶、圍巾或帽子；這些物品由於形狀和在身體上的不同放置方式，需要不同的渲染技術。鞋子亦不被支持，因為鞋類需要更多視角，而服裝可以通過單一參考圖片合理捕捉。
你們支持衣服重疊嗎？（例如，把開放式外套合身於T恤上）
這是個高度請求的功能，我們目前正在研究如何實現它。
你們可以把上衣和下裝一起適合嗎？
不，使用我們的模型時，運行兩次模型速度更快且更準確，與同時適合上衣和下裝相比。
這個服務能用於兒童嗎？
出於法律原因，我們不在資料集內包含任何包含未成年人照片的資料。因此，我們在此類主題上的虛擬試穿能力預期會有限。請閱讀我們的服務條款，了解有關未成年人照片使用的規定。
FASHN Virtual Try-On 支援電子郵件和客戶服務聯絡資訊和退款聯絡資訊等。
更多聯絡資訊，請訪問聯絡我們頁面()
FASHN Virtual Try-On 公司
FASHN Virtual Try-On 公司名稱： 。
FASHN Virtual Try-On 公司地址：。
有關FASHN Virtual Try-On 的更多信息，請訪問關於我們頁面() 。
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隨時間變化的訪問量

  • 月訪問量 6.2K
  • 平均停留時間 123.43
  • 每訪問頁數 2.83
  • 跳出率 46%

Jan 2024-Apr 2025 總流量

地理分布

前五大區域
  • flag India 2558
  • flag Canada 914
  • flag Latvia 387
  • flag Vietnam 497
  • flag United States 849

Jan 2024-Apr 2025 僅桌面端

流量來源

  • Mail 3
  • Direct 2.1K
  • Search 1.3K
  • Social 1.3K
  • Referrals 1.5K
  • PaidReferrals 47

Jan 2024-Apr 2025 僅桌面端

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  • 淺色
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