本文提出一种新的学生 - 教师模型来解决 2D 虚拟试穿任务中的监督学习问题，并且减少了图像处理的开销，从而实现了实时虚拟试穿。

Jul, 2020

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

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

本文提出了一个在电子商务场景下紧迫需要的基于图形注意力网络 (SC-VTON) 的形状可控虚拟试衣网络，以更精确地虚拟试衣。 通过将控制点融入 SC-VTON 中，我们可以使用服装 / 模型对数据来帮助优化变形模块，并将任务推广到典型的虚拟试衣任务。实验表明，该方法可以实现准确的形状控制，并且生成具有详细纹理的高分辨率结果。

Jul, 2021

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

虚拟试衣技术的创新方法，结合自监督视觉变换器和扩散模型，通过对比局部衣物图像嵌入与全局嵌入来实现细节增强，条件引导和关注关键区域等技术的融合进一步提高了虚拟试衣体验的真实感和精确度。

Jun, 2024

本文提出了一种自适应掩码训练范式，通过破解试穿区域与原始服装之间的关联，并让模型学习正确的信息进行修补，从而在非配对虚拟试穿情况下提高服装的对齐度和适应性，显著提升虚拟试穿体验的真实感；并首次提出两种用于非配对试穿评估的指标，Semantic-Densepose-Ratio (SDR) 和 Skeleton-LPIPS (S-LPIPS)，用于评估服装类型的正确性和纹理的准确性；并构建了一个全面的跨试穿基准测试集（Cross-27），涵盖了多种不同的服装项目和模特身材，用于验证非配对试穿，实验证明了所提方法的有效性，为虚拟试穿技术的发展做出贡献，为该领域的未来研究提供新的洞察和工具。代码、模型和基准测试集将公开发布。

Mar, 2024

ClothFormer 是一种视频虚拟试衣框架，具有三个主要模块，包括两阶段的抗遮挡变形模块，外观流跟踪模块和双流变换器，能够综合在复杂环境中实现逼真，和谐和时空一致的视频虚拟试衣效果。

Apr, 2022