GarDiff是一種創新的虛擬試穿技術，通過使用CLIP和VAE編碼來提取服裝的外觀先驗，結合服裝聚焦適配器和高頻細節增強算法，生成高保真且細節豐富的試穿圖像。能精確地對齊服裝與人體姿態，保留服裝的復雜圖案和紋理，提供真實的在線試穿體驗。GarDiff在VITON-HD和DressCode數據集上的表現超越了現有技術，代碼已開源，可供進一步研究和應用開發。
GarDiff的主要功能高保真試穿圖像生成：GarDiff能生成高分辨率且逼真的試穿圖像，保留目標人物的特征和服裝的細節。服裝細節保留：專注于保留服裝的每一處外觀和紋理細節，包括復雜的圖案和文字。服裝與人體姿態對齊：GarDiff通過特殊的適配器確保服裝在視覺上與人體姿態完美對齊，無論人體姿勢如何變化。服裝聚焦擴散過程：以服裝為中心的擴散過程，GarDiff在生成圖像時特別關注服裝的細節。外觀先驗引導：通過CLIP和VAE編碼提取參考服裝的外觀先驗，這些先驗信息作為引導圖像生成的附加條件。GarDiff的技術原理CLIP和VAE編碼：基于CLIP視覺編碼器和VAE編碼器提取參考服裝的外觀先驗，這些先驗作為額外的條件來指導擴散過程。服裝聚焦適配器（GF Adapter）：在每個Transformer塊中，原始的交叉注意力層被替換為提出的服裝聚焦視覺適配器模塊。適配器通過解耦的交叉注意力機制，分別處理CLIP視覺嵌入和VAE嵌入。外觀損失（Appearance Loss）：提出了一種新的外觀損失，包括空間感知損失（Spatial Perceptual Loss）和高頻促進損失（High-Frequency Promoted Loss），強化模型在生成高頻細節方面的能力。GarDiff的項目地址Github倉庫：https://github.com/siqi0905/GarDiff/tree/masterarXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2409.08258v1GarDiff的應用場景電子商務：在線零售商可以用GarDiff提供虛擬試穿功能，讓顧客在購買前能夠看到服裝在自己身上的效果，提高購物體驗和滿意度。時尚設計：服裝設計師可以用GarDiff來預覽設計草圖在不同模特身上的效果，快速迭代和調整設計。個性化推薦：電商平臺可以根據用戶的體型和偏好，用GarDiff生成個性化的試穿效果，為用戶推薦更合適的服裝。社交媒體：用戶可以在社交媒體上分享自己的虛擬試穿照片，增加互動性和娛樂性。虛擬時尚秀：時尚品牌可以用GarDiff創建虛擬時裝秀，展示最新系列，不需要實體服裝或現場模特。游戲和虛擬現實：在虛擬世界或游戲中，玩家可以用GarDiff來定制和預覽自己的虛擬形象，增強沉浸感。 
