#虚拟试衣

Outfit-Anyone-in-the-Wild是一种突破性的虚拟试衣技术，专为街拍照片设计。该方法通过人体参数化建模、姿态变形和细节修复网络，在保持用户面部特征的同时，精确还原服装细节。实验表明，这种技术在图像和谐性、服装细节一致性和面部特征保留方面都达到了新的高度，显著优于现有方法。

OOTDiffusion是一项基于AI的虚拟试衣技术，通过先进的扩散模型实现服装与人物模型的精确融合。该技术支持半身和全身模型，生成高质量的试穿效果图。项目开源了预训练模型和推理代码，并提供在线演示。OOTDiffusion在虚拟试衣和时尚电商领域展现出显著优势，为这些行业提供了创新的技术解决方案。

IDM-VTON项目改进了扩散模型在虚拟试衣领域的应用。该技术能在复杂背景和姿势下生成逼真的服装搭配效果，克服了传统方法的局限性。项目开源了训练和推理代码，支持VITON-HD和DressCode等数据集，并提供在线演示。这一技术为时尚电商和个人造型应用提供了新的可能性。

Magic Clothing 是一个开源项目，作为OOTDiffusion的分支版本，专注于基于服装的可控图像合成。该项目支持调节服装和文本提示的强度，并集成了IP-Adapter-FaceID和ControlNet-Openpose技术，实现人像和姿势的条件控制。项目提供512和768分辨率的模型权重，以及Python和Gradio接口用于推理和演示。这些特性为服装相关的图像生成领域开辟了新的可能性。

ForgeFluencer是一个AI虚拟网红创建和内容生成的综合工具平台。它集成了模特生成器、照片拍摄和虚拟衣柜等功能，支持快速创建逼真或动漫风格的虚拟角色，并生成一致性强的内容。平台适用于Instagram、TikTok等社交媒体内容创作，也可用于视觉小说等项目。ForgeFluencer简化了AI网红创建过程，有助于生成引人入胜的内容，为创作者提供便利。

Photo AI是一款AI驱动的照片生成平台,通过用户上传的自拍照训练模型,可生成多样化的个人照片。平台提供丰富的预设模板,适用于社交媒体和约会应用等场景。除基础照片生成外,Photo AI还具备虚拟试衣和视频生成等功能,为用户带来全方位的AI摄影体验,有效节省传统摄影的时间和成本。

PhotoFairy是一款功能丰富的AI图像编辑和设计工具。它提供照片艺术化转换、背景移除、对象擦除等基础功能，还支持创意设计如信件艺术和Google涂鸦风格。该平台采用无限画布和直观界面，适合各类用户使用。作为免费易用的工具，PhotoFairy运用AI技术，为照片编辑和图形设计提供强大支持。

Stylar平台利用AI技术，通过Chrome浏览器扩展实现虚拟试衣功能。支持20,000多个时尚品牌，为消费者提供数百万种单品的在线试穿体验。用户上传全身照后，可在浏览中一键试衣，跨品牌搭配服装，并创建个人虚拟衣柜。这不仅简化了购物流程，还能降低退货率，推动环保购物理念。Stylar为时尚产业带来了创新的在线购物模式，使服装探索更加高效有趣。

Avumi是一个创新的时尚科技平台，为电商网站提供AI驱动的3D虚拟试衣解决方案。该技术使顾客能够在线上精准试穿服装，显著提升购物体验。除虚拟试衣外，Avumi还提供面料数字化等服务。这个平台旨在连接时尚品牌与消费者，通过尖端AI和3D技术解决在线服装购买的难题，为电商领域带来变革。

FreePhotoAI提供多样化的AI图像处理服务，包括背景替换、风格转换和独特滤镜效果。平台支持3D、像素、粘土、玩具等多种艺术风格，并提供虚拟试衣等创新功能。该工具适用于摄影爱好者和设计师，可轻松创作专业级照片效果。FreePhotoAI结合先进AI技术和丰富的创意选项，为用户提供全面的图像处理解决方案，包括AI滤镜、图像增强和面部风格转换等功能。

TryOnHub.AI平台运用生成式AI技术，为用户提供在线虚拟试衣服务。消费者可在购买前试穿各类服装，如连衣裙、T恤和比基尼。该平台支持多种服装类型，具备快速精准的身形识别功能，不仅为个人用户提供时尚灵感，还为商家提供提升转化率的解决方案。通过简单集成，TryOnHub.AI为电商网站引入AI创新，推动'AI电商'发展，彻底改变在线购物体验。

IDM VTON Online平台运用先进的两流条件扩散模型技术，实现高度逼真的虚拟试衣效果。平台兼容多种服装类型和体型，保证试衣过程的流畅性和包容性。简单的操作流程让用户轻松上传照片、选择服装，即刻体验逼真的虚拟试衣。平台设计注重多元化和易用性，支持多设备访问，让虚拟试衣成为随时随地的便捷体验。

IMAGDressing是一个创新虚拟试衣项目，采用简单架构实现交互式模块化服装生成。该项目支持逼真服装生成和场景编辑，引入了虚拟试衣任务、综合亲和度指标和IGPair数据集。IMAGDressing能灵活整合多种扩展插件，支持快速个性化定制，无需额外训练即可在短时间内完成设置，为虚拟试衣体验提供多样化选择。

CatVTON是一个高效的虚拟试衣扩散模型，采用轻量级网络结构和参数高效训练方法。该模型总参数量为899.06M，其中可训练参数仅49.57M，在1024x768分辨率下推理时显存占用不到8G。项目开源了完整代码、预训练权重，并提供在线演示。CatVTON支持ComfyUI和Gradio部署，在VITON-HD和DressCode数据集上展现出优异性能，推动了虚拟试衣技术的发展。

StableVITON是一个基于潜在扩散模型的虚拟试穿项目，专注于学习语义对应以实现高质量的虚拟试穿效果。该项目提供推理和训练代码，以及预训练模型权重，支持配对和非配对虚拟试穿，并可通过重绘选项保留未遮罩区域。StableVITON在VITON-HD数据集上训练，引入ATV损失提升模型性能。这一开源项目为虚拟试穿技术研究提供了有力工具。

VITON-HD是一个创新的虚拟试衣项目，能够生成1024x768高分辨率的虚拟试衣图像。该项目通过ALIAS归一化和生成器技术解决了高分辨率下的图像错位问题，同时保留了输入图像的细节。与现有方法相比，VITON-HD在合成图像质量方面有明显提升，为虚拟试衣技术的发展提供了新的研究方向。

ComfyUI-IDM-VTON是一个开源的虚拟试衣项目，将IDM-VTON技术整合到ComfyUI框架中。这个项目结合了高级图像处理和深度学习技术，实现了自动图像蒙版生成和人体姿态估计功能，提高了虚拟试衣的精确度。该工具需要至少16GB显存的GPU支持，主要面向研究AI驱动时尚技术的开发者和研究人员。

HR-VITON项目开发了创新的虚拟试衣条件生成器，解决了现有技术中的错位和遮挡问题。该方法通过统一模块实现服装变形和分割图生成的信息交换，避免了错位和像素挤压伪影。项目还采用判别器拒绝机制，过滤不正确的分割图预测。高分辨率数据集实验显示，HR-VITON在处理错位和遮挡方面性能显著提升，超越了现有基准方法。

本开源项目开发了一种虚拟试衣解决方案，旨在改善在线服装购物体验。项目利用图像处理和生成对抗网络(GAN)技术，将服装图像融合到用户照片中，生成逼真的试穿效果。这一技术创新有助于提高顾客购买决策的准确性，同时为服装零售商提供了新的营销工具。项目目前已在GitHub上开源，并提供了Colab演示界面，方便用户体验和开发者进行二次开发。

Dressing in Order 项目开发了一种创新的人物图像生成方法，实现姿势迁移、虚拟试衣和服装编辑功能。系统通过递归方式按顺序生成人物图像各部分，提高了图像操控的精细度和灵活性。项目提供开源代码、预训练模型和在线演示，便于研究者探索和应用这一技术。

该项目整理了虚拟试衣(VTON)领域的研究资源,包括最新论文、代码、数据集和演示。内容涵盖基于提示、2D/3D图像、混搭、野外场景和多姿态引导等多个研究方向,并提供相关会议workshop信息。为虚拟试衣技术的研究人员和开发者提供全面的参考资料。