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

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

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

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

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

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

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

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