（来源：上观新闻）
研究团队🇦🇩先用物理仿真引擎🥐👨模拟不同尺码的服🦃装穿在不🏐🇵🇸同体型人体上🏫的效果，生成🏉🌟3D渲染图，再通🇦🇺过一套基于🦙扩散模型🌠💩的重新上色🥔流程，💺🎼将这些3D渲📌染图转换成具有🔊真实质🧼🤜感的图🌏😵片🥇。在美区做亚马逊 👐🙇FBA，可🕢🇬🇭以用 Cla📺ude Code🇸🇮🚉 花三天手搓一🏦🇨🇦个补货工🇰🇭🇸🇨具，每周省大🇧🇿几个小时🇭🇹🛌。这样A®I就能学习"如何📤👷♀️把这件平🇧🇧铺的衣服穿到这🎉个人身上"🇱🇮。
英伟达目前在外🐘流通的GPU超🈳👛过数亿❤🌐块，从🇲🇬👋A10、A1🔝00、H100👩🚀🇬🇫到最新🏋的Blac💈🔂kwel👏l系列，🇮🇳遍布每🆚⌚一朵主流公有云，🌳谷歌、🦎🎿亚马逊、微软🎟😼Azure、甲🦟👨👨👦骨文OC♍I全部都有🐭。中东地区局势动🧟♂️👨👨👧荡、能源价🏙格上涨以及物🚿流成本高企，使得🖼消费者对非必要消🕊费持更为谨🔺🇬🇸慎态度👨🦳。
哪怕机构最后不投🚗，我也会🗾继续跟这个人👨👨👧👦🛍。在模型🍔🍧架构上💪，Fit-V🇺🇲TO基于🇫🇲Flux.🇲🇫1-de👯♂️v的多模🤨🏣态扩散🕵️♀️😕变换器骨架🏴，人物参考图▪的编码与目标图💑👹片在通道维✅🕟度上拼接（因🇲🇹为两者在👷空间上是🔠🛡像素对应的），而🚒服装图的编码则💵与其他信息在序🧟♂️🌫列维度上拼接（因🚫为服装图在空间🧤🏑上并不直接对应🔴🇰🇮目标图片，需要😇先经过模👩❤️💋👩型自行"对齐"🛸🇲🇺）🇵🇱⛹。
