本文提出了首个多姿态影响下的虚拟试衣系统，使用三阶段的网络包括合成期望的解剖结构映射，将解剖结构的映射和服装特征整合起来，以及使用多姿态合成蒙版进行修复，成功地解决了虚拟试衣中的多种问题，实验结果表明，该虚拟试衣系统和该多姿态影响下的虚拟试衣技术显著优于现有技术。

Feb, 2019

本文提出了一种基于图像的虚拟试衣系统，使用全新的几何匹配模块进行形变和修补，在保留衣物特征的同时，同时处理衣物和图像之间的边界问题和计算拟合度，实现了真实感和模拟性能的完美融合。

Jul, 2018

使用基于生成对抗网络的图像翻译网络和语义分割技术，通过 VTON-IT 图像虚拟试穿应用程序将目标服装覆盖在感兴趣的身体部位，并生成细节丰富的高分辨率自然图像。

Oct, 2023

基于图像的虚拟试穿系统，旨在设计一种新的流程，可以保留服装的静态特征，如纹理和标志，同时生成适应模型姿势和环境的动态元素，先前的研究在生成动态特征方面存在问题，我们提出了一种新的基于扩散的产品级虚拟试穿流程，即 PLTON，它可以保留细节丰富的标志和刺绣，同时产生逼真的服装阴影和皱纹。

Jan, 2024

提出了一种基于记忆的视频虚拟试衣网络（MV-TON），它可以在不需要任何服装模板的情况下，通过姿势对齐和区域替换像素，将所需的衣服无缝传输到目标人身上，并生成高分辨率逼真的视频

Aug, 2021

提出一种基于渐进式推理范式的新型虚拟试衣方法（PGVTON），通过自上而下的推理管道和一般服装试穿策略实现，包括鲁棒的试穿解析推断方法和通过变形 - 映射 - 合成实施的服装试穿。同时使用 StyleGAN2 实现了针对目标肌肤形状的去光皮肤修复。在两个有挑战性的场景下展示了该方法具有最先进的性能。

Apr, 2023

本文提出 Outfit Visualization Net (OVNet) 方法以及其在多服装虚拟试穿成像方面的应用，该方法利用多项同步变形技术，通过语义布局生成器和逐层细化升级的图像生成管道生成高保真的多衣物虚拟试穿图片，并通过定制配件与人体协同识别的方法，能够将最适宜的配搭与体型匹配的用户展示在电子商务网站上，取得了极高的用户满意度。

Jun, 2021

本研究提出了一种改进的图像虚拟试穿的扩散模型（IDM-VTON），该模型通过使用高级语义和低级特征融合的方法，提高了服装的真实性，并生成了具有真实感的虚拟试穿图像。该研究还介绍了一种使用人物 - 服装图像对进行个性化定制的方法，并通过实验证明了该方法在保留服装细节和生成真实虚拟试穿图像方面的有效性。

Mar, 2024

本研究提出了一种创新的虚拟试穿技术，能够在输入人体图像上实现个性化服装的逼真合成。我们的方法具有灵活的样式和纹理条件，并通过明确分离样式和纹理的双阶段流程来解决全服装图像作为条件时的交织挑战。通过提取层次化和平衡的 CLIP 特征以及在 VTON 中应用位置编码，我们首次实现了复杂的非平稳纹理，实验结果表明了我们方法在合成质量和个性化方面的卓越表现。样式和纹理的灵活控制为在线购物和时尚设计提供了新的用户体验水平。

Dec, 2023

通过对管道架构、人物表示、关键模块和语义标准的综合分析，本文提供了最新技术和方法论在基于图像的人物试穿领域的全面调研，评估了不同方法，并展示了大规模模型在图像试穿任务上的未来潜力，并揭示了未解决的问题和未来研究方向。

Nov, 2023