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

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

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

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

虚拟试衣技术的创新方法，结合自监督视觉变换器和扩散模型，通过对比局部衣物图像嵌入与全局嵌入来实现细节增强，条件引导和关注关键区域等技术的融合进一步提高了虚拟试衣体验的真实感和精确度。

Jun, 2024

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

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