提出了一种通用的虚拟试穿框架，称为 GP-VTON，该框架通过开发创新的 LFGP 变形模块和 DGT 训练策略来解决图像中虚拟试穿的各种问题，如人体姿势变换和衣服变形，从而在具有挑战性的输入情况下保留语义信息，并避免出现纹理畸变。经过在两个高分辨率基准上的大量实验，表明该方法明显优于现有的相应方法。

Mar, 2023

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

通过引入一种新颖的基于图的变形技术、利用潜在扩散模型进行虚拟试衣和考虑纹理保护以及整体逼真度的遮挡感知变形约束等方法，我们在 VITON-HD 和 Dresscode 数据集上验证了我们的方法，在服装变形、纹理保留和整体逼真度方面取得了显著的态度艺术定性和定量结果上的改进。

Jun, 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

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

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 3D VTON 管道，将高斯喷洒（GS）编辑与 2D VTON 相结合，并首次提出仅使用图像作为 3D 编辑的编辑提示，同时采用三阶段细化策略逐渐减轻潜在问题，并引入一种名为 ERR 的新的编辑策略来解决以往编辑策略在引起复杂几何变化方面的局限性。 实验结果表明 GaussianVTON 优越，为 3D VTON 提供了新的视角，也为基于图像提示的 3D 场景编辑建立了新的起点。

May, 2024