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Prompt 语宙 > AIGC 资讯 > Wear-Any-Way – 阿里拍立淘团队推出自由定制的虚拟试穿框架
AIGC 资讯

Wear-Any-Way – 阿里拍立淘团队推出自由定制的虚拟试穿框架

站外新闻
最近更新: 2026年6月9日 上午3:48
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Wear-Any-Way是什么

Wear-Any-Way是阿里巴巴拍立淘团队推出的创新的虚拟试穿框架。通过稀疏对应对齐机制,实现了高保真度且可定制的虚拟试穿效果。用户可以生成逼真的试穿图像,通过简单的点击和拖动操作,精准操控服装的穿着方式,如卷起袖子、调整大衣开合等,为虚拟试穿带来了全新的交互体验。Wear-Any-Way支持多种输入类型,包括单件试穿和多件搭配试穿,可应用于模特到模特、模特到街道等多种场景。

阅读目录
  • Wear-Any-Way是什么
  • Wear-Any-Way的主要功能
  • Wear-Any-Way的技术原理
  • Wear-Any-Way的项目地址
  • Wear-Any-Way的应用场景

Wear-Any-Way的主要功能

  • 自由定制试穿:用户可以根据自己的喜好和需求,对虚拟模特身上的服装进行自由定制,包括调整服装的尺寸、颜色、款式以及细节元素,如袖长、领型、腰身等。可以尝试不同的搭配方式,如内搭、外套、配饰等,以创造出独一无二的穿搭效果。
  • 高保真度渲染:基于先进的图像渲染技术,确保虚拟试穿的效果接近真实穿着体验。通过高精度的模型构建和光影处理,系统能呈现出服装的材质质感、纹理细节以及穿着后的形态变化,使用户在试穿过程中感受到更加真实、生动的视觉效果。
  • 多件服装搭配试穿:支持单件服装的虚拟试穿,支持同时提供上衣和下衣,实现整套搭配的试穿效果。
  • 多场景试穿:能支持各种子任务。模特到模特的试衣,多件服装的搭配试衣,或是街拍、坐姿等复杂情景。
  • 智能推荐与搭配:基于阿里巴巴的大数据分析和AI技术,Wear-Any-Way能根据用户的购物历史、浏览记录以及个人偏好,智能推荐适合的服装款式和搭配方案。

Wear-Any-Way的技术原理

  • 稀疏对应对齐机制:通过学习一系列可置换的点嵌入,注入到模型中,实现了对服装细节的精确控制。用户可以通过简单的点击和拖动操作来定制服装的上身效果,比如拖动袖子卷起、拖动外套打开、通过点击控制褶子的款式等。
  • 双U-Net结构:整个框架由两个U-Nets组成。Reference U-Net以服装图像为输入,提取细粒度特性;Main U-Net负责生成试穿结果,需要人物图像(蒙面)、服装蒙面和潜在噪声作为输入,并由姿态控制通过一个额外的姿态编码器。
  • 基于点的控制:由一个点嵌入网络和稀疏对应对齐模块实现,火焰和雪花的符号分别表示可训练参数和冻结参数。

Wear-Any-Way的项目地址

  • 项目官网:https://mengtingchen.github.io/wear-any-way
  • arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2403.12965

Wear-Any-Way的应用场景

  • 虚拟试衣室:消费者可以在虚拟试衣室中看到衣服穿在模特身上的效果,并且可以通过交互操作将衣服调整到自己喜欢的样式。
  • 时尚设计与展示:设计师和品牌可以更灵活地展示不同模特穿着同一服装的效果,更好地评估服装的适应性和多样性。
  • 个性化定制:用户可以根据自己的喜好和需求,调整服装的穿着方式,如卷起袖子、打开外套、调整褶皱等。
  • 电商与零售:商家可以更直观地展示服装在模特身上的效果,用户可以在虚拟环境中看到服装在不同场景下的效果,,提升消费者的购物体验。
SongGen – 上海 AI Lab 和北航、港中文推出的歌曲生成模型
CogView-4 – 智谱AI推出的文本到图像生成模型
豆包大模型1.5 – 字节跳动推出的最新版大模型
Magenta RealTime 2 – 谷歌Magenta开源的实时音乐生成模型
HoloDrive – 商汤联合上海AI Lab等机构推出的2D-3D多模态街道场景生成框架
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