23.12.StableVITON (韩国科学技术院 KAIST)：基于潜在扩散模型的虚拟试穿语义对应学习：Learning Semantic Correspondence with Latent Diffusion Model for Virtual Try-On
23.12.OutfitAnyone（阿里未开源）: 超高质量的虚拟试穿，适合任何服装和任何人： Outfit Anyone: Ultra-high quality virtual try-on for Any Clothing and Any Person
23.06.TryOnDiffusion: （Google未开源）基于diffusion的试穿模型： 2个Unet网络的故事 (阿里着重参考)
A Tale of Two UNets：项目地址 | 论文
22.11 Paint by Example: 将换衣作为去除衣服后的填充方法 Exemplar-based Image Editing with Diffusion Models
22.06 HR-VITON：(韩国科学技术院开源) High-Resolution Virtual Try-On with Misalignment and Occlusion-Handled Conditions | code
21.03 VITON-HD: (韩国科学技术院开源) High-Resolution Virtual Try-On via Misalignment-Aware Normalization | code

VITON-HD数据集下载：https://opendatalab.com/OpenDataLab/VITON-HD
产品—沃尔玛的虚拟衣服试穿：https://www.walmart.com/cp/virtual-try-on/4879497

从最新的论文到旧的，更能理解一些参数意义与发展

23.12stable-Viton与其他方法的对比

23.06 TryOnDiffusion与其他效果对比

23.12 StableVITON (半开源，模型需要申请，没有训练代码)

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Learning Semantic Correspondence with Latent Diffusion Model for Virtual Try-On

简介

换衣结果：
VITON-HD 数据集中的图片(第一行（以换衣后人物为一行）)、
SHHQ-1.0(第二行的前两幅图像)和网络爬取图像(第二行的最后两个图像)。
所有结果都是使用在VITON-HD数据集上训练的StableVITON生成的。

方法

本文将虚拟试穿作为一个基于范例(exemplar)的图像修复（image inpainting）问题（用需要换的衣服来填充去掉衣服的人）, 灵感来源于： 22.11 Paint by Example: Exemplar-based Image Editing with Diffusion Models

对于虚拟试穿任务，StableVITON还采用三个条件（通过预处理得到）：不可知衣服的人（agnostic map(消除需要换装人的任何服装信息)）、不可知掩码（mask）和密集分割图（dense pose），作为预训练U-Net的输入，U-Net用作交叉注意力的查询向量（Q）。服装的特征图被用作交叉注意力的关键点（K）和值（V），并以UNet为条件，如（b）所示。

为了保持服装的精细细节，我们引入了空间编码器（spatial encoder,图中可训练的SD encoder），对服装进行编码，并通过zero-cross-attention 作为条件与预训练preprain相连

23.12 OutfitAnyone (未开源、无论文):

在线运行：https://modelscope.cn/studios/DAMOXR/OutfitAnyone/summary

Outfit Anyone: Ultra-high quality virtual try-on for Any Clothing and Any Person
超高质量的虚拟试穿，适合任何服装和任何人

现有方法往往难以生成高保真(high-fidelity)和细节一致的（detail-consistent）结果。

扩散模型已经证明了其生成高质量逼真图像的能力，但在虚拟试穿等条件生成场景中，它们在实现控制和一致性（control and consistency）方面仍面临挑战。

Outfit Anyone 利用双流条件扩散模型(two-stream conditional diffusion model)解决了这些局限性，使其能够巧妙地处理服装变形(garment deformation)，从而获得更逼真的效果。

它的与众不同之处在于可扩展性–可调节姿势和体形等因素（modulating factors such as pose and body shape）–以及广泛的适用性，从动漫到现实场景图像

outfit-anyone 部分方法概述

条件扩散模型是本方法的核心，使用服装图像（garment image）作为控制因素，处理模特、服装和附带文本提示的图像。在内部，该网络分为两个流，用于独立处理模特（试穿者，model）和服装数据。这些流汇聚在一个融合网络中，该融合网络有助于将服装细节嵌入到模特（试穿者）的特征表示中。

训练完成后的推理

实测 （可上传图片，自动提取到衣服）

在线测试：https://modelscope.cn/studios/DAMOXR/OutfitAnyone/summary

有遮挡的衣服测试(无法还原衣服)

2306. TryOnDiffusion（未开源）项目地址 | 论文

生成具有显着身体形状和姿势变化、(body shape and pose )、大遮挡（large occlusions）的服装试穿结果，同时保留 1024×1024 分辨率的服装细节。
输入显示在生成结构右上角（需要换装的人，已经穿着衣服的另一个人）
并在姿势和身材变化大时，对衣服的图片和纹理褶皱进行相应变化（当姿势或身体形状差异很大时，服装需要以根据新的形状或遮挡创建或展平皱纹的方式扭曲。）

方法

在400万的图像对进行训练。
采用了2个并行Unet（Parallel-UNet）网络：通过交叉注意进行通信
服装通过交叉注意机制隐式（implicitly）变形（以适应新的身体和角度），
目标人和源服装是通过多尺度特征交叉注意它们的来实现的，这允许建立远程对应。

1. 在预处理步骤中，目标人物（去除原始衣服后）处理成 “服装不可知RGB”图像（“clothing agnostic RGB” ）目标服装从服装图像中分割出来，并对原始换衣人和服装图像计算姿态。
2. 这些输入被视为128×128 Parallel-UNet(注意力机制中的key)，以创建128×128试穿图像，这些图像进一步作为输入发送到256×256 Parallel-UNet，以及试穿条件输入。
3. 256×256 Parallel-UNet的输出被发送到标准超分辨率扩散模型以创建1024×1024图像(为了在1024×1024分辨率下生成高质量的我们遵循Imagen:22.03.Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding)

22.06 HR-VITON：错位和遮挡条件下高分辨率虚拟试穿

(韩国科学技术院开源) High-Resolution Virtual Try-On with Misalignment and Occlusion-Handled Conditions | code

方法概述

总框架

生成器详细的结构