数据采集与预处理:收集大量的服装试穿数据集,包括不同体型、肤色和姿态的模特试穿各种服装的图像。这些数据需要经过精确的预处理,以确保模型训练的有效性。 模型训练与优化:利用深度学习技术,如卷积神经网络(CNNs)和循环神经网络(RNNs),对扩散模型进行训练和优化,以提高其生成图像的质量和真实性。