TryOnDiffusion

TryOnDiffusion 是一项基于扩散模型的虚拟试衣技术，由 Google Research 与 Fashn AI 联合开发。该系统利用并行 UNet 架构（Parallel-UNet）处理人体图像与服装图像，在保留服装纹理、褶皱和图案细节的同时，精准适配不同姿态与体型的人体结构。

TryOnDiffusion官网入口网址：https://tryondiffusion.github.io

其核心技术依托扩散生成模型，并引入交叉注意力机制，实现对服装在复杂人体姿态下的自然形变与融合。训练过程中使用了来自 Google Shopping Graph 的大规模商品数据，使模型具备较强的泛化能力与真实感表现。

主要功能与应用场景

• 支持用户上传人物图像与目标服装图像，生成逼真的虚拟试穿效果图
• 可展示同一服装在不同肤色、体型、发型模特身上的穿着效果
• 适用于电商平台、时尚设计、个性化推荐等场景，已在 Anthropologie、H&M、LOFT 等品牌网站部署应用
• 提供微调接口，允许通过颜色、风格、图案等条件引导生成结果

该项目已开源，包含完整的 PyTorch 实现、训练流程及文档说明，便于研究人员与开发者复现或集成至自有系统。TryOnDiffusion 在图像质量、细节保留与姿态适应性方面展现出显著优势，为虚拟试衣技术提供了新的技术路径。