Apr, 2024

TryOn-Adapter：高保真虚拟试穿中高效的细粒度服装身份适配

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TL;DR我们提出了一种有效且高效的框架 TryOn-Adapter，通过细粒度因素的解耦，包括风格、纹理和结构，对服装身份进行精确和高效的控制，并利用训练 - free 的 T-RePaint 策略进一步增强服装身份保存和试穿效果。
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发现论文，激发创造
  • 一种时间高效和身份一致的虚拟试穿方法：基于改进扩散模型的变体

    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

  • 优化虚拟试穿的扩散模型

    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

  • ViViD: 使用扩散模型的视频虚拟试衣

    视频虚拟试穿通过强大的扩散模型处理视频虚拟试穿任务并实现空间时间一致性。

    May, 2024

  • 高保真虚拟试穿的纹理保持扩散模型

    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

  • 利用外观流驯服扩散模型的高质量虚拟试穿

    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

  • 利用 3D 模拟数据集进行面料 - 人体 - 属性引导虚拟试穿的网络设计

    本研究提出了一种名为 ClothFit 的虚拟试衣方法，通过考虑衣服的实际尺寸和人体属性，能够在目标身体上预测衣服的覆盖形状，该方法结合了 U-Net 网络结构和 Auto-encoder 技术，相比现有技术实现更加真实、高效的虚拟试衣效果。

    Jun, 2023

  • 更好的适应性：虚拟试穿中的服装类型变异

    本文提出了一种自适应掩码训练范式，通过破解试穿区域与原始服装之间的关联，并让模型学习正确的信息进行修补，从而在非配对虚拟试穿情况下提高服装的对齐度和适应性，显著提升虚拟试穿体验的真实感；并首次提出两种用于非配对试穿评估的指标，Semantic-Densepose-Ratio (SDR) 和 Skeleton-LPIPS (S-LPIPS)，用于评估服装类型的正确性和纹理的准确性；并构建了一个全面的跨试穿基准测试集（Cross-27），涵盖了多种不同的服装项目和模特身材，用于验证非配对试穿，实验证明了所提方法的有效性，为虚拟试穿技术的发展做出贡献，为该领域的未来研究提供新的洞察和工具。代码、模型和基准测试集将公开发布。

    Mar, 2024

  • M2E-Try On Net: 从模特到每个人的时尚

    我们提出了一种新的虚拟试穿网络 M2E-Try On Net，它可以将衣服从模特图像转移到人物图像，而不需要任何干净的产品图像。我们的网络包括姿势对齐网络（PAN）、纹理细化网络（TRN）和适配网络（FTN），可以生成逼真的试穿模型衣服的人物图像。

    Nov, 2018

  • 产品级试穿：保持特征的试穿，还原真实服装色调和皱纹

    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

  • FashionTex: 可控的基于文本和纹理的虚拟试穿

    通过将文本和纹理相结合，FashionTex 框架能够在无需配对数据的情况下，对服装类型和纹理模式进行语义控制，从而支持全身肖像的用户友好型时尚定制。

    May, 2023