产品概述
Diffuse to Choose（DTC）是一款专注于虚拟试穿与场景融合的AI图像修复工具。它利用扩散模型技术，让你可以将任意商品（如衣服、家具）放置到任意环境背景中，并自动进行光照、纹理、透视的协调处理，实现“无痕植入”。与传统图像修复工具不同，DTC在保持参考物品高保真细节的同时，还能执行复杂的语义操作，比如改变衣服的塞进状态、卷起袖子等，让虚拟试穿不再是简单的贴图，而是真正的环境融合。
核心优势
DTC最大的亮点是“细节保留+语义操作”双管齐下。它采用特殊算法，将参考图像的细粒度特征直接融入主扩散模型的潜在特征图中，而非简单的拼接或重绘，因此产品的质感、图案、褶皱都能被完整保留。同时，结合感知损失函数，进一步强化了细节一致性，即使是复杂的纹理（如格子、条纹）也不会失真。
在速度与质量之间，DTC取得了出色的平衡。它支持快速零次推理（zero-shot inference），无需针对每件商品重新训练模型，即可实时生成高保真融合图像。无论是更换房间内的装饰品，还是尝试不同风格的穿搭，DTC都能在几秒内输出自然的结果。此外，该模型已在多个数据集上验证了其优于现有技术（如传统扩散模型）的修复质量。
适用场景
- **在线服装购物**：虚拟试穿不同衣服、改变穿着方式（如上衣塞进/不塞、袖子卷起/放下），查看整体效果。
- **家居装饰设计**：将沙发、灯具、地毯等单品放入真实的房间照片中，预览搭配效果。
- **电商产品展示**：为商品生成多场景融合图，提升产品页面吸引力和用户决策信心。
- **创意设计与内容创作**：快速将特定物品融入自定义背景，用于海报、社交媒体等。