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

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

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

图像虚拟试穿是将店内服装与穿着衣物的人物图像相配。本文提出了一个新颖的单阶段框架，通过隐性学习实现衣物变形和人物生成，采用语义上下文融合注意力模块进行衣物 - 人物特征融合，从而实现高效且逼真的衣物变形和体型合成。通过引入轻量级线性注意力框架，处理以往方法中存在的对齐问题和伪影。为了同时学习变形后的服装和试穿结果，引入了一个变形服装学习模块。我们的方法在 VITON 数据集上进行评估，在定性和定量指标上展示了其卓越的性能。

Oct, 2023

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

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

本研究提出了一个基于图像的 Virtual Try-On Network，采用 “粗到细” 的策略将所需的服装项目无缝地转移到相应的人体部位，从而合成真实的照片，不需要 3D 信息，并通过细化网络训练来改善初始模糊图像。

Nov, 2017

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

通过在预训练扩散模型的潜在空间内学习衣物与人体之间的语义对应关系，利用零交叉关注区块保留衣物细节并利用预训练模型的内在知识进行图像变形处理，通过提出的新型注意力全变差损失和应用数据增强，实现了尖锐的注意力图，从而更准确地表示衣物细节。StableVITON 在定性和定量评估中胜过基准方法，在任意人物图像中展示了有希望的质量。

Dec, 2023