一键换装，让奥特曼、黄仁勋穿上机器之心的文化衫

AI 帮你来试衣，想穿什么款式一键搞定。

精准捕捉服装细节，衣服纹理、图案、缝线等属性高度还原：

即使是在户外，AI 试衣也能准确展示试穿效果，保持较高质量的输出：

人物坐立姿势对衣物有遮挡，AI 也会毫无破绽的实现一键换衣，高度保持服装细节的一致性：

既然 demo 演示这么厉害，那试试让黄仁勋、奥特曼、霉霉等名人穿上机器之心的文化衫，出来的效果会怎么样呢？

换装 1：

换装 2：

换装 3：

试用地址：https://huggingface.co/spaces/yisol/IDM-VTON

试用了几轮下来，换装效果的确不错，但也有一些瑕疵，比如换装后有时会出现大花臂、衣服上的字体没有很好地还原、手部变形。

上面展示的虚拟试衣技术由韩国科学技术院 (KAIST) 、 OMNIOUS.AI 共同打造，他们提出了一种名为𝐈𝐃𝐌-𝐕𝐓𝐎𝐍的新型扩散模型，该技术在提高服装保真度的同时，还能生成真实的视觉效果。

• 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2403.05139.pdf

• 论文主页：https://idm-vton.github.io/

• 论文标题：Improving Diffusion Models for Authentic Virtual Try-on in the Wild

IDM-VTON 整体 pipelne 如下图左所示：IDM-VTON 包括（1）TryonNet 用于处理人物图像；（2）图像提示适配器（IP-Adapter）用于编码服装图像的高级语义；（3）GarmentNet 用于编码低级特征。

在 UNet 输入中，本文将人物图像潜在的噪声潜在与分割掩码、掩码图像和 DensePose 进行了拼接。本文还提供了服装的详细说明（例如，[V]：短袖圆领 t 恤），然后这些说明作为 GarmentNet 和 TryonNet 的输入提示。

注意力模块细节如下图右所示：TryonNet 和 GarmentNet 的中间特征被连接起来并传递到自注意力层，并使用输出的前半部分（即来自 TryonNet 的部分）。然后通过交叉注意力层将输出与来自文本编码器和 IP-Adapter 的特征融合。此外，本文还对 TryonNet 和 IP-Adapter 模块进行微调，同时冻结其他组件。

最后，我们再展示一下 IDM-VTON 的其他效果。

多人试穿同一件衣服：结果显示 IDM-VTON 可以生成高保真图像，识别服装细节。

IDM-VTON 和其他方法的比较结果可以看出，IDM-VTON 能够生成真实的图像并能够保留服装的细粒度细节。

了解更多内容，请参考原论文。

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