笑不活，最新虚拟试穿神器被网友们玩坏了。

黄院士、马斯克、奥特曼、史密斯等一众大佬衣服集体被扒。

前有老黄卸下皮衣套上糖果包装袋：

后有奥特曼大秀花臂穿CUCCI：

再有老马变成了蛛蛛侠：

好莱坞巨星史密斯也风格大变：

但说回研究本身，确实正儿八经的研究。

名为IDM–VTON，由来自韩国科学技术院和OMNIOUS.AI公司的研究团队基于扩散模型打造。

目前官方放出了demo，大伙儿可以试玩，推理代码已开源。

除了开头所展示的，抱抱脸研究员也玩的不亦乐乎，给老黄换上了专属战袍。其CEO连忙转发打趣：

看热闹的网友也是感慨，经过这么多年，终于不用再担心自己“手残”了（AI帮你搞定）。

来玩啊～

我们也赶紧上手体验了一把。demo整个页面是这样婶儿的：

操作起来也是非常简单。

首先上传人物图，可以手动或者自动选择要修改的区域。然后，上传要换的衣服。

直接点击Try-on，会自动生成掩模图和换装后的图：

上面这张自动生成的掩模把手也选进去了，所以最后生成的左手效果不好。

我们手动选取涂抹一下，同时人和衣服全部都用我们自己的图。

这次效果大伙儿觉得如何？

再来展示一波网友的试玩成品图。

DeepMind联合创始人苏莱曼穿上了微笑面具修格斯联名款T恤：

甚至不少网友真想要这件衣服。

奥特曼再次被网友当成模特：

当然也有翻车的时候，比如马斯克穿的就是山寨CUCCI。

看完效果后，接着来看IDM–VTON在技术上是如何实现的。

技术方面，IDM–VTON基于扩散模型，通过设计精细的注意力模块来提高服装图像的一致性，并生成真实的虚拟试穿图像。

模型架构大概包含三部分：

TryonNet：主UNet，处理人物图像。IP-Adapter：图像提示适配器，编码服装图像的高级语义。GarmentNet：并行UNet，提取服装的低级特征。

在为UNet提供输入时，研究人员将人物图片的含噪声潜在特征、分割掩模、带掩蔽的图片和Densepose数据整合在一起。

他们还会为服装添加详细描述，例如[V]表示“短袖圆领T恤”。这个描述随后用作GarmentNet（例如，“一张[V]的照片”）和TryonNet（例如，“模特正在穿[V]”）的输入提示。

TryonNet和GarmentNet产生的中间特征进行了合并，随后传递至自我注意力层。研究人员只使用了来自TryonNet的输出的前半部分。这些输出与文本编码器和IP-Adapter的特征一起，通过交叉注意力层进行融合。

最终，研究人员对TryonNet和IP-Adapter模块进行了精细调整，并锁定了模型的其它部分。

实验阶段，他们使用VITON-HD数据集训练模型，并在VITON-HD、DressCode和内部收集的In-the-Wild数据集上进行评估。

IDM–VTON在定性和定量上都优于先前的方法。

IDM-VTON可以生成真实的图像并保留服装的细粒度细节。

更多细节，感兴趣的家人们可以查看原论文。