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

本研究讨论了当代电子商务和前景元宇宙中虚拟试穿的关键问题，强调在各种场景中保留目标人物和衣物的复杂纹理细节和独特特征所面临的挑战，并探索了现有方法的局限性和未解决的问题，随后提出了一种基于扩散的新颖解决方案，该解决方案在虚拟试穿过程中解决了服装纹理保留和用户身份保留的问题。该网络显示出令人印象深刻的结果，在推理过程中的速度超过最先进技术近 20 倍，并在定性评估中具有更高的保真度。在 VITON-HD 和 Dresscode 数据集上的定量评估证实了与最近的 SOTA 方法相当的性能。

Mar, 2024

本文提出一种全新的个性化虚拟试穿模型（PE-VITON），将图片作为扩散模型的引导条件，通过两个阶段（形状控制和纹理引导）解耦服装属性。定向引导的方式使得该模型可以有效解决传统试穿方法中服装褶皱减弱、复杂人体姿势下生成效果差、衣物边缘模糊和纹理样式不清晰等问题，并根据人体姿势自动增强生成的服装褶皱和纹理，提高虚拟试穿的真实性。实验证明，该模型优于现有的最先进模型。

Dec, 2023

利用称为 Cloth2Tex 的自监督方法生成高质量纹理地图，该方法消除了传统基于变形的纹理生成方法中手动选择控制点的繁琐过程，并结合潜在扩散模型实现高保真度纹理修复，该方法相比其他方法具有最佳视觉效果。

Aug, 2023

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

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

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

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

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