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

基于扩散模型的条件修复技术在虚拟试衣中的有效使用，结合了扭曲模块的力量来产生高质量和逼真的虚拟试穿结果。

Aug, 2023

通过引入新颖的信息感知和局部服装特征注意机制，WarpDiffusion将基于变形和基于扩散的范式相结合，实现了高效和高保真度的虚拟试衣，从而提升了现有VITON方法的综合质量。

Dec, 2023

使用Outfitting over Try-on Diffusion（OOTDiffusion）方法，结合预训练的潜在扩散模型和创新的网络架构，可以有效地生成高质量、逼真且可控的虚拟试穿图像，突破了现有虚拟试穿方法在逼真度和可控性方面的局限。

Mar, 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

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

提出了一种独特的训练方案来解决扩散的训练公式中维持输入服装身份的问题，并且通过多衣物试穿单次推断循环实现高质量的放大生成。

Mar, 2024

在虚拟试衣领域，我们提出了一种基于纹理保持扩散（TPD）模型的新方法，通过利用空间维度上人体图片和参考服装图片的连接输入扩散模型的去噪UNet，实现了高效准确的纹理迁移，并预测精确的修补掩膜，将掩膜预测和图像合成整合于单一紧凑模型中，显著优于流行的VITON、VITON-HD数据库上的最先进方法。

Apr, 2024

本研究解决了应用扩散模型进行图像基础虚拟试穿（VTON）所面临的挑战，尤其是在确保生成图像的真实性与服装细节方面。我们提出了一种新的扩散模型GarDiff，通过增强服装外观和细节的指导，实现了更高保真度的图像合成。实验结果表明，GarDiff在VITON-HD和DressCode数据集上的表现优于其他先进的VTON方法。

Sep, 2024

本研究解决了现有技术在复杂背景下难以准确转移服装纹理的问题。提出的FabricDiffusion方法通过提取无失真、可拼接的纹理材料，并利用去噪扩散模型进行处理，从而在3D服装上实现高质量纹理转移。实验表明，该方法在多种条件下优于现有技术，并能有效推广至未见过的纹理和服装形状。

Oct, 2024