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

该研究提出一种新颖的基于 2D 和 3D 方法的单目 - 3D 虚拟试穿网络，通过有效地整合 2D 信息和学习将 2D 表示提升到 3D 的映射以构建一个 3D 试穿模型。所提出的模型包含三个模块：单目预测模块、深度细化模块和纹理融合模块。该模型在构建高质量的试衣数据集的基础上，通过大量实验，证明了其比其他 3D 方法更高效和能够更真实地描述试穿效果。

Aug, 2021

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

提出了一种基于记忆的视频虚拟试衣网络（MV-TON），它可以在不需要任何服装模板的情况下，通过姿势对齐和区域替换像素，将所需的衣服无缝传输到目标人身上，并生成高分辨率逼真的视频

Aug, 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

MMTryon 是一个多模态多参考虚拟试衣 (VITON) 框架，通过输入文本指令和多个服装图像，可以生成高质量的组合试穿结果。它通过引入新颖的多模态和多参考注意机制来解决现有研究中忽略的多个试穿物品和定制穿着风格的问题，并使用无解析的服装编码器和新颖的可扩展数据生成流水线来消除对分割的依赖。实验证明了 MMTryon 在定性和定量方面相对于现有的技术的卓越表现，为时尚界探索多物品和可控风格虚拟试衣场景打开新的研究方向。

May, 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

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