DressCode：自然语言驱动的3D服装设计框架

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DressCode项目简介

DressCode是由上海科技大学和宾夕法尼亚大学的研究团队开发的3D服装生成框架，它通过自然语言处理技术，实现了从文本描述到3D服装模型的自动转换。该框架利用SewingGPT和定制的Stable Diffusion模型，能够生成具有逼真缝纫图案和物理基础渲染(PBR)纹理的服装，为时尚设计、虚拟试穿和数字人类创造等领域提供了强大的支持和便利。

DressCode主要功能

❶文本驱动的服装生成：用户可以通过自然语言描述来生成服装，无需专业知识或复杂操作。
❷高质量3D服装模型：生成的服装模型具有高度逼真的视觉效果，适合用于高质量的渲染和动画制作。
❸缝纫图案生成：框架能够根据文本描述自动创建服装的缝纫图案，为服装制作提供精确的指导。
❹物理基础渲染(PBR)纹理：生成的服装模型包含基于物理的纹理，增强了服装的真实感和视觉细节。
❺用户友好的交互：简化了设计过程，使得用户可以通过友好的交互方式轻松完成服装的设计和编辑。

DressCode应用场景

❶时尚设计：设计师使用DressCode快速生成和修改服装款式。
❷虚拟试衣间：消费者在电商平台上进行虚拟试穿。
❸电影和游戏制作：为角色设计和渲染服装，提供多样化的视觉效果。
❹数字人创建：在虚拟助手或社交媒体中创建个性化的数字形象。
❺教育和培训：在服装设计和制作课程中作为教学工具。
❻个性化定制：用户根据自己的喜好定制独一无二的服装。
❼快速原型开发：快速迭代设计概念，加速产品开发流程。

DressCode技术原理

❶SewingGPT架构：基于GPT的语言模型，通过交叉注意力和文本条件嵌入生成缝纫图案。
❷自回归生成：使用解码器仅Transformer模型，根据前序生成的标记序列预测下一个标记，实现自回归生成。
❸标记序列量化：将缝纫图案参数转换为量化的标记序列，便于模型处理和生成。
❹预训练模型微调：对预训练的Stable Diffusion模型进行微调，以适应基于文本的PBR纹理生成。
❺多阶段训练：首先微调U-Net架构生成漫反射属性，然后分别微调VAE解码器生成法线和粗糙度贴图。
❻自然语言交互：利用大型语言模型理解用户的自然语言输入，并转换为形状和纹理的生成提示。
❼模式完成和纹理编辑：框架支持从部分输入完成服装模式，并允许用户对纹理进行编辑和调整。