中山大学和字节智创数字人团队合作研发出一款名为MMTryon的虚拟试穿框架，该框架只需输入服装图片和穿法文本指令，即可一键生成高质量的模特试穿效果，支持真人和漫画人物，大大简化了虚拟试穿流程。这项技术突破了传统算法的局限，实现了对复杂换装场景和任意服装款式的精准处理，无需对服装进行精细分割，大幅提高了效率和便捷性。
最近，中山大学和字节智创数字人团队搞了个大新闻，他们提出了一个叫做MMTryon的虚拟试穿框架。这玩意儿可不简单，只要输入几件衣服的图片，再加上几句穿法的文本指令，就能一键生成模特试穿效果，而且质量还特别高。
想象一下，你选中了一件大衣、一条裤子，再搭个包，然后“啪”的一下，它们就自动穿到了人像上。不管你是真人还是漫画人物，都能一键搞定，这操作简直不要太酷炫!
而且，MMTryon的厉害之处还不止于此。它在单图换装方面，利用了大量的数据设计了一个服装编码器，能够处理各种复杂的换装场景和任意服装款式。至于组合换装，它更是打破了传统算法对服装精细分割的依赖，一条文本指令就能搞定，生成的效果既真实又自然。
在基准测试中，MMTryon直接拿下了新SOTA，这成绩可不是盖的。研究团队还搞了个多模态多参考注意机制，让换装效果更精确、更灵活。以前的虚拟试穿方案，要么只能试穿单件，要么对着装风格束手无策。但现在，MMTryon统统给你解决。
而且，MMTryon还特别聪明，它用了一个表征能力丰富的服装编码器，加上新颖的可扩展数据生成流程，让换装过程无需任何分割，直接通过文本和多个试穿对象就能实现高质量虚拟换装。
在开源数据集和复杂场景下的大量实验证明，MMTryon在定性和定量上都优于现有的SOTA方法。研究团队还预训练了一个服装编码器，利用文本作为query，激活文本对应区域的特征，摆脱了对服装分割的依赖。
更牛的是，为了训练组合换装，研究团队提出了一个基于大模型的数据扩增模式，构建了100w的增强数据集，让MMTryon在各种类型的换装上都能有真实的虚拟试穿效果。
MMTryon就像是一个时尚界的黑科技，不仅能帮你一键试穿，还能作为一个fashion换装辅助设计，帮你挑衣服。在量化指标和Human evaluation上，MMTryon都超越了其他baseline模型，效果杠杠的。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2405.00448
总而言之，MMTryon凭借其高效、精准和便捷的虚拟试穿功能，在时尚领域展现出巨大的应用潜力，为服装设计和购物体验带来了革命性的变化。其领先的技术和出色的性能使其成为虚拟试穿领域的新标杆。