TryOnDiffusion：谷歌推出的一项高保真虚拟试衣技术

TryOnDiffusion是一款基于双UNet扩散架构的虚拟试衣AI模型，核心能力是生成服装穿在目标人物身上的高逼真可视化效果。它能够在精准保留服装细节纹理的同时，自适应人物的显著身体姿势与体型变化，在定性与定量评测中均达到业界领先水平，是高效解决虚拟试衣场景痛点的技术方案。

该模型的核心操作逻辑为双图合成：输入两张图片——一张是目标人物的照片，另一张是他人穿着待试服装的参考图，模型即可生成目标人物身着该服装的效果图。这一技术彻底突破了传统虚拟试衣方法的局限：此前同类模型往往存在服装细节丢失的问题，且仅能适配姿势、体型差异较小的输入图像，否则会出现严重的服装变形；而TryOnDiffusion凭借并行UNet扩散架构，实现了“细节保留+姿势体型自适应”的双重突破。

TryOnDiffusion核心技术特点：

1、双UNet扩散架构，适配复杂人体变化：

依托创新的并行UNet扩散技术，无需文本输入，直接通过图像扩散与交叉注意力机制建模服装与人体的适配关系，能够应对大幅的姿势调整与体型差异，生成的试衣效果贴合自然，无明显变形问题。

2、高保真细节还原，试衣效果逼真：

解决传统模型服饰细节丢失的痛点，可精准还原服装的纹理、图案、版型等核心特征，输出高质量、视觉逼真的试衣图像，接近真实穿着效果。

3、专业数据训练，保障效果准确性：

基于Google购物图谱进行模型训练，借助海量真实服饰与人体匹配数据优化模型性能，大幅提升试衣效果的准确性与可信度。

4、商业场景落地，覆盖主流服饰品牌：

虚拟试衣功能已实现商业化应用，现阶段支持Anthropologie、LOFT、H&M、Everlane等品牌的女士上衣试穿，后续将逐步扩展至更多品牌与服饰品类。

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