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

提出了一种新的虚拟试穿条件生成器，其中包括信息交换的特征融合块，它不会产生任何对齐或像素挤压伪影，同时介绍了鉴别器拒绝过滤器以滤除不正确的语义分割图预测。

Jun, 2022

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

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

该研究提出一种新颖的基于 2D 和 3D 方法的单目 - 3D 虚拟试穿网络，通过有效地整合 2D 信息和学习将 2D 表示提升到 3D 的映射以构建一个 3D 试穿模型。所提出的模型包含三个模块：单目预测模块、深度细化模块和纹理融合模块。该模型在构建高质量的试衣数据集的基础上，通过大量实验，证明了其比其他 3D 方法更高效和能够更真实地描述试穿效果。

Aug, 2021

通过使用多视图衣物和扩散模型，引入了一种多视图虚拟试衣方法（MV-VTON），该方法在多视图中从给定的衣物中重建人物着装结果。

Apr, 2024

本研究提出了一种 Disentangled Cycle-consistency Try-On Network（DCTON），能够通过分离虚拟试衣的重要组件，包括衣物扭曲，皮肤合成和图像合成，以自我监督的方式训练，从而生成高度逼真的试衣图像

Mar, 2021

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

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