IDM-VTON：AI虚拟换衣一键整合包，开创虚拟试衣新纪元

IDM-VTON是一个基于图像的虚拟试穿模型方法，它能够根据一张人物描绘图像和一张服装描述的图像，渲染出人物穿着精选服装的虚拟试穿图像。不仅增强了虚拟试穿任务中的图像保真度和细节保留，特别是在真实世界场景中。

为了解决利用扩散模型虚拟试穿，并保持视觉效果的自然性和保留服装的特征信息，来自韩国的研究团队，提出了一种新的扩散模型方法，这个新模型方法能够提高服装保真度并生成真实的虚拟试穿图像，该方法被称为：IDM-VTON，使用两个不同的模块来编码服装图像的语义；在基于扩散模型的基础UNet上，

• 从视觉编码器提取的高级语义特征融合到交叉注意力层，

• 然后，从并行UNet提取的低级特征融合到自注意力层。

• 此外，还为服装和人物图像提供了详细的文本提示，以增强生成视觉效果的真实性。

• 最后，该方法使用了一对人物-服装图像的定制方法，该方法能够显著的提高服装对保真度和真实性。

研究团队通过广泛的实验结果表明，IDM-VTON方法在保留服装细节和生成真实虚拟试穿图像方面，无论是定性还是定量评估结果，都优于以前的接近的同类方法（包括基于扩散和基于GAN的）。以及这里所提出的定制方法在真实世界场景中也被证明了其有效性。

功能特点

  • 虚拟试穿图像生成：结合用户和服装图像，生成用户穿戴特定服装的虚拟图像，提供一种全新的在线购物体验。
  • 服装细节保留：通过GarmentNet的精细特征提取，确保服装的图案、纹理等细节在生成的图像中得到准确反映，提升试穿效果的真实性。
  • 文本提示理解：利用视觉编码器和文本提示，使模型能够理解服装的高级语义信息，如款式、类型等，从而生成更符合用户期望的试穿效果。
  • 个性化定制：用户可以根据自己的身材和偏好，上传个性化的图像，定制化生成更符合个人特征的试穿效果。
  • 逼真的试穿效果：IDM-VTON能够生成视觉上逼真的试穿图像，不仅在视觉上与服装图像保持一致，而且能够自然地适应人物的姿态和体型，提供沉浸式的试衣体验。

应用场景

  • 电子商务：提高购物体验和满意度。
  • 时尚零售：增强顾客个性化体验，促进销售。
  • 个性化推荐：结合用户身材和偏好数据，推荐适合的服装。
  • 社交媒体：用户可以尝试不同服装风格，分享试穿效果。
  • 时尚设计和展示：设计师可以通过虚拟模特展示设计作品。

效果示例

同一服装上的多人

在VITON-HD和DressCode数据集上的定性结果展示了，IDM-VTON能够生成高保真图像，并识别服装的细微细节。多人穿着相同的服装，展示了服装细节的一致性。

野外虚拟试穿(Virtual Try-on in the Wild)

  • • 野外虚拟试穿：为了在野外（即真实世界场景）实现虚拟试穿，研究团队从互联网和社交媒体平台收集服装图像和穿着每件服装的人物的多张图像。
  • • 定制方法：通过前文提到的定制方法，使用一对服装和人物图像进一步微调TryonNet。

IDM-VTON在真实世界场景中生成了具有高度服装一致性的图像。即使在复杂的背景或人物多样的姿态下，也能够生成高质量的图像。

定性比较

在三个不同数据集上的定性比较。虽然以前的工作难以同时实现高保真度和细节保留，但是IDM-VTON却能够生成真实的图像并保留服装的细粒度细节。

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最后，整体效果明显比之前的虚拟试穿有增强，特别不在是固定的人物模特，能够适应野外现实世界背景和人物姿态。不过在人物手部位仍然需要抽卡。

 

 

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