TryOffDiff（VTOFF）是基于擴散模型的新型虛擬試穿技術，用高保真服裝重建實現虛擬試穿，專注于從單張穿著者照片生成標準化的服裝圖像。與傳統的Virtual Try-On技術不同，TryOffDiff的目標是從參考圖像中提取出規范的服裝圖像。這一過程面臨著捕捉服裝形狀、紋理和復雜圖案的挑戰，讓TryOffDiff在評估生成模型的重建精度方面特別有效。TryOffDiff的應用前景廣闊，包括提升電子商務中的產品圖像質量、改進生成模型評估及推動高保真重建技術的發展。
TryOffDiff的主要功能標準化服裝圖像生成：從穿著者的單張照片中生成符合商業目錄標準的服裝圖像。高保真重建：專注于捕捉服裝的形狀、紋理和復雜圖案，實現高保真度的服裝圖像重建。提高評估準確性：基于標準化輸出，簡化對生成模型重建質量的評估。增強電子商務體驗：提升在線購物體驗，提供標準化和逼真的服裝圖像幫助用戶做出更好的購買決策。TryOffDiff的技術原理基于擴散的模型：基于擴散的模型，如Stable Diffusion，逐步從噪聲中恢復出清晰的服裝圖像。視覺條件技術：結合SigLIP（Signal-based Image Processing）技術提取和嵌入圖像特征，指導生成過程。特征提取與嵌入：基于SigLIP提取的圖像特征被嵌入到擴散模型中，替代傳統的文本提示，模型直接從圖像中學習并生成服裝圖像。跨注意力機制：基于跨注意力機制將外部參考圖像的特征整合到生成過程中，提高生成輸出與目標服裝圖像的一致性。預訓練與微調：在預訓練的擴散模型基礎上進行微調，適應服裝重建的具體要求，同時保持預訓練組件的強大圖像處理能力。TryOffDiff的項目地址項目官網：rizavelioglu.github.io/tryoffdiffarXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.18350TryOffDiff的應用場景電子商務平臺：在電商平臺上使用，讓用戶在不實際試穿的情況下，看到服裝在不同體型和姿勢上的效果，提高購物體驗。個性化推薦系統：基于分析用戶的偏好和歷史購買數據，生成個性化的服裝圖像，幫助推薦系統更精準地推薦商品。時尚設計和展示：設計師展示設計，無需制作實體樣品，向客戶展示服裝的最終效果。虛擬時尚秀：在虛擬時尚秀中，創建模特穿著最新設計的逼真圖像，為觀眾提供沉浸式體驗。社交媒體內容創作：內容創作者在社交媒體上發布虛擬試穿的內容，增加互動性和吸引力。 
