趕緊來試試吧。
AI 幫你來試衣，想穿什麼款式一鍵搞定。
精準捕捉服裝細節，衣服紋理、圖案、縫線等屬性高度還原：
即使是在戶外，AI 試衣也能準確展示試穿效果，保持較高質量的輸出：
人物坐立姿勢對衣物有遮擋，AI 也會毫無破綻的實現一鍵換衣，高度保持服裝細節的一致性：
既然 demo 演示這麼厲害，那試試讓黃仁勳、奧特曼、黴黴等名人穿上機器之心的文化衫，出來的效果會怎麼樣呢？
換裝 1：
換裝 2：
換裝 3：
試用地址：https://huggingface.co/spaces/yisol/IDM-VTON
試用了幾輪下來，換裝效果的確不錯，但也有一些瑕疵，比如換裝後有時會出現大花臂、衣服上的字型沒有很好地還原、手部變形。
上面展示的虛擬試衣技術由韓國科學技術院 (KAIST) 、 OMNIOUS.AI 共同打造，他們提出了一種名為𝐈𝐃𝐌-𝐕𝐓𝐎𝐍的新型擴散模型，該技術在提高服裝保真度的同時，還能生成真實的視覺效果。
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2403.05139.pdf
論文主頁：https://idm-vton.github.io/
論文標題：Improving Diffusion Models for Authentic Virtual Try-on in the Wild
IDM-VTON 整體 pipelne 如下圖左所示：IDM-VTON 包括（1）TryonNet 用於處理人物影像；（2）影像提示介面卡（IP-Adapter）用於編碼服裝影像的高階語義；（3）GarmentNet 用於編碼低階特徵。
在 UNet 輸入中，本文將人物影像潛在的噪聲潛在與分割掩碼、掩碼影像和 DensePose 進行了拼接。本文還提供了服裝的詳細說明（例如，[V]：短袖圓領 t 恤），然後這些說明作為 GarmentNet 和 TryonNet 的輸入提示。
注意力模組細節如下圖右所示：TryonNet 和 GarmentNet 的中間特徵被連線起來並傳遞到自注意力層，並使用輸出的前半部分（即來自 TryonNet 的部分）。然後透過交叉注意力層將輸出與來自文字編碼器和 IP-Adapter 的特徵融合。此外，本文還對 TryonNet 和 IP-Adapter 模組進行微調，同時凍結其他元件。
最後，我們再展示一下 IDM-VTON 的其他效果。
多人試穿同一件衣服：結果顯示 IDM-VTON 可以生成高保真影像，識別服裝細節。
IDM-VTON 和其他方法的比較結果可以看出，IDM-VTON 能夠生成真實的影像並能夠保留服裝的細粒度細節。
瞭解更多內容，請參考原論文。