AI虚拟试穿技术：图像模型革新，大模型挑战，3D技术新趋势

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AI赋能的虚拟试穿（VTON）技术：现状、挑战与未来趋势

引言：虚拟试穿技术的新纪元

在2024年10月，我们曾对虚拟试穿（Virtual Try-On，VTON）技术的发展状况和市场实践进行过一次系统性地剖析。然而，在过去的几个月里，AI技术的飞速发展深刻地影响着各行各业。不仅仅是时尚科技创业者，科技巨头如Google和OpenAI也纷纷落地应用，这使得我们有必要重新审视这项消费级AI应用。

《Clueless独领风骚》30周年纪念，7月8日蓝光修复版重新上市。女主角Cher影响了一代时尚潮流，片中曾经是科幻的虚拟试穿衣橱，今天AI让这一切走进现实。女性对穿搭需求的本质从没有改变。

尽管实施成本和技术细节（如复杂搭配、保真度等）仍然是VTON普及面临的主要挑战，但技术已经从实验室阶段快速走向大规模商业应用，并在多个维度展现出价值。许多知名零售商和时尚品牌已在其电子商务平台和/或实体店中实施了虚拟试衣间。其中最重要的是，将逼真的虚拟试穿体验融入购物旅程，能够大幅减少商品退货，提升消费者体验，并减少与物流和浪费相关的碳足迹。

本文将再次系统性地剖析VTON技术、当前的最佳表现（SOAT）以及未来趋势。需要提前说明的是，本文讨论的虚拟试穿场景将以2C消费者应用为主，而非2B企业服务。另外，本次只讲技术迭代，VTON在真实时尚消费场景中的深层意义和挑战请回看去年的文章。

VTON技术的主要技术路线有哪些？

VTON技术正在不断演进，主要分为以下几大技术路线：

图像模型虚拟试穿
3D模型虚拟试穿
视频模型虚拟试穿
增强现实（AR）融合试穿

同时，生成式AI作为底层驱动力，贯穿并赋能了所有这些领域，基座大模型甚至有可能颠覆传统的VTON进化路线。

Part-1：图像模型虚拟试穿

为什么说2D VTON是3D VTON完全成熟和大规模普及之前的一种有效的过渡与补充工具？

在2016年“新零售”概念被提出时，得益于游戏产业建模技术高速迭代，以及AR/VR浪潮的兴起，市面上涌现出大批3D虚拟试穿解决方案。但要求每款衣服具备3D数字孪生资产是不现实的，服装试穿对于渲染效果的要求显然也远远高于游戏玩家，恐怖谷效应让多数消费者和品牌公司望而却步。

虽然3D可能代表了终局，但2D VTON作为一种相对简单的技术，已经进入大众生活并投入使用，在3D VTON完全成熟和大规模普及之前，可以作为一种有效的过渡与补充工具。图像虚拟试穿的核心原理在于通过结合人物图片与服装图片，生成人物穿着目标服装的逼真照片，这种方法因其用户友好性和资源效率而备受青睐。

图像模型虚拟试穿技术是如何演进的？

在2020年到2022年期间，深度学习方法被广泛采纳。通过卷积神经网络（CNN）检测和分割不同的身体部位，并利用基于流的生成对抗网络（GAN），训练从2D图像“模拟”产品的3D效果。其流程通常是先将服装变形以适应人物姿态，再通过生成器将变形后的服装与人物图像融合。

然而，GAN容易过拟合训练数据，扭曲模块本身在处理复杂变形时难以精准保留细节，在缺少特定训练数据下，生成图像质量不高且泛化能力差，训练过程可能不稳定易产生可见伪影。

扩散模型（Diffusion）是如何革新图像模型虚拟试穿的？

2023年，扩散模型（Diffusion）在大众层面开启了图像领域的AIGC时代，它被认为一定程度掌握了能生成“模拟”3D的几何和物理意识。此后从GAN到扩散模型的转变，标志着生成式VTON领域的一次重大范式变革。扩散模型将传统的服装扭曲和融合过程整合为一个统一的交叉注意力操作，其性能通常优于基于GAN的方法。扩散模型在保真度、稳定性方面的优势，使其成为后来研究和商业实现的主流选择。Amazon Nova Canvas和GoogleTryOnDiffusion的技术底层核心也都是基于扩散模型的深度优化架构。

这一时期其他值得注意的方法还包括：

OOTDiffusion: Outfitting Fusion Based Latent Diffusion for Controllable Virtual Try-On （论文arXiv链接 https://arxiv.org/abs/2403.01779）
IDM-VTON: Improving Diffusion Models for Authentic Virtual Try-On in the Wild（论文arXiv链接 https://arxiv.org/abs/2403.05139）
CatVTON: Concatenation is All You Need for Virtual Try-On with Diffusion Models （论文arXiv链接 https://arxiv.org/abs/2407.15886）
EfficientVITON: An Efficient Virtual Try-On Model using Optimized Diffusion Process （论文arXiv链接 https://arxiv.org/abs/2501.11776）

DiT（Diffusion Transformer）架构如何进一步提升VTON性能？

2024年下半年以来，扩散模型开始转向DiT（Diffusion Transformer）架构，在可扩展性、长距离依赖建模以及处理多模态上下文方面表现出优势，进一步提升 VTON 性能。将Transformer架构应用于扩散模型中的去噪网络，与传统方法相比，具有更强的可扩展性：Transformer能够更好地处理复杂内容，这使得DiT在处理不同姿态、背景和服装类型时具有更强的鲁棒性和泛化能力。DiT架构拥有强大的条件注入能力，这使得研究人员可以更灵活地将多模态信息集成到去噪过程中，从而实现更精确的控制。

DiT架构不仅能处理图像输入（人物和服装），还能理解和利用文本描述来生成更符合用户意图的试穿效果。例如，TED-VITON就是一个利用DiT架构来提升VTON性能的框架，通过引入约束机制来优化大型语言模型（LLM）的提示生成，从而将文本提示与服装的语义信息相结合，旨在更好地保留服装细节、实现语义对齐并提高文本和标志的清晰度。ITVTON通过结合服装和人物图像的空间通道，利用多模态MM-DiT结构来增强服装与人物的交互，从而提高试穿的准确性。

Part-2：来自基座大模型的挑战

什么是基座模型（Foundation Models, FMs）？

基座模型（Foundation Models, FMs）是一类大型AI模型，它们在海量多样化的数据集上进行预训练，这些数据集通常包含文本、图像和视频等多种模态。它们的显著特点是卓越的适应性，能够以高精度执行广泛的下游任务，通常只需要极少或无需额外的任务特定训练。它们被认为是通用且多功能的模型，在庞大的预训练过程中积累了广泛的“世界知识”。在过去的VTON难题中表现出色，比如多服装层叠穿搭（layering）、配饰比例（如包、帽子、鞋子）、透明材质、非常规设计、极致细节保留（如刺绣、印花）。

GPT-4o在虚拟试穿领域有哪些优势？

GPT-4o是一款强大的原生多模态AI助手，能够有效驱动图像生成模型，展现出前所未有的通用图像生成和编辑能力。尽管它并非专门为虚拟试穿任务设计的，但其背后所代表的“Transformer为核心，融合Diffusion”的架构思想，通过Transfusion将文本、图像、视频编码为统一Token序列，Diffusion仅作为图像生成的执行模块，符合甚至是领引了虚拟试穿领域前沿且重要的发展方向。

在虚拟试衣场景中凭借其强多模态理解 + 对话式 prompt 控制能力，展现了强大的指令遵循能力，以及灵活快速的创意试装优势。比如语音指令可直接驱动试穿效果调整，适合消费级交互场景；对抽象时尚风格的理解优于专业VTON模型，摆脱后者模型训练/部署复杂，需高端GPU + 多阶段调优的痛点。

Flux.1系列模型在虚拟试穿领域有哪些特点？

Black Forest Labs的Flux.1系列（包括 Dev、Pro、Kontext），采用“并行扩散Transformer块 +流匹配（一种与Diffusion类似的生成模型范式）”的混合架构，通过流匹配（Flow Matching）提升生成质量与速度。今年发布的Kontext更是将文本+图像输入置入「统一生成」编辑框架中，并支持跨多轮对话保持角色与光影一致性。它通过流匹配构建一致的半结构连贯性，对局部换装编辑尤为利好。作为开源模型，通过Comfyui工作流，整合社区围绕官方工具（Fill, Depth, Canny, Redux）开发的丰富插件，实现完全自由的消费级GPU本地运行，为换装场景提供了我认为最高精度的操作能力。

基座模型与专业VTON模型相比，有哪些优势和劣势？

GPT‑4o 与 Flux.1Kontext提供了开放、多轮、交互式、高效率的试装方式，在创意、社交、消费人群中已有显著优势，它们在控制力与一致性方面也超越传统 VTON。后者仅支持静态的“人体图 + 服装图”输入，无法响应抽象提示；服装类别和搭配层次数量受限（上装、下装、连衣裙），且每增加需重新微调模型，迭代成本高；交互方式依赖专业工具参数调节，缺乏对话式交互能力。

基座模型可能表现出不透明的行为，使其结果难以调试或解释。它们还存在从其庞大训练数据集中获取偏差的风险，这可能导致不可靠或不适当的输出。现在VTON 依然具备的优势主要来自对布料物理属性和人体差异的深度建模，这种优化通常伴随着对特定数据集的依赖。以及为了保障电商高并发能力，通常采用严格预处理流程，支持大量模板自动生成，速度更快，Pipeline模块清晰，易追踪可解释性与微调。另外，在避免遮盖和身体变形问题上，专业模型通过掩码和感知损失方式提供可控性。

VTON市场的未来发展趋势是什么？

这预示着VTON市场可能出现细分。对于快速、易用、广受欢迎的VTON应用（例如，基本的在线试穿、社交媒体滤镜），基座模型适配成本相对较低，可能会因其易用性和通用逼真度而占据主导地位。然而，对于专业、高保真和专业VTON应用（例如，时尚设计原型、虚拟生产、对细节要求极高的中高端电子商务），专业模型或经过大量工程定制的基座模型可能会因其能够精确控制服装物理特性、复杂细节并保持保真度而不产生意外改变的能力，从而保持其竞争优势。

未来发展趋势也许是“基座生成 + 垂直校正”双引擎协同架构。专业 VTON 可专注担任输入预处理（如高精度人体分割）、以及输出优化（如褶皱与物理校正）的角色，为生成模型提供定制化增强。研究者应从重复造轮子转型为基座模型的领域微调专家，通过注入时尚知识图谱，结合专家经验数据等方式来增强其时尚理解能力，为 VTON 在 AI 原生生态中构建坚固护城河。

在计算效率方面，专业VTON模型有哪些优化？

传统双网络VTON方法通常会引入显著的计算开销，限制其在高分辨率或长时间图像/视频VTON应用中的可扩展性。然而，一些最新的专业模型正积极优化效率。例如，EfficientVITON显著缩短了推理时间和训练时间。单网络范式（MNVTON、CatVTON）也旨在通过更紧凑的架构降低计算开销。MC-VTON以极少的训练参数（136.5M）实现了具有竞争力的推理速度（5.23秒生成一张1024×768图像）。虽然基座模型在某些方面速度快，例如Flux.1 Kontext模型声称3-5秒内生成1MP分辨率输出，但其整体运营成本可能高于某些高效的专业模型。

Part-3：三维模型虚拟试穿

3D模型虚拟试穿的核心原理是什么？

3D模型虚拟试穿的核心原理在于构建一个3D人体模型，并在此模型上逼真地呈现人物穿着目标服装的效果。通过渲染多视角图像来实现服装在虚拟环境中的逼真呈现，支持360度全方位视图渲染。这种技术能够提供更强的沉浸感和交互性，让用户直观地看到服装在不同角度、运动状态下的悬垂和流动效果。与2D方法相比，3D VTON能够提供精准的尺寸控制，这对于真实世界应用至关重要。以及带骨架的3D资产，是未来元宇宙虚拟空间中交互的重要基础设施。

传统3D VTON方法存在哪些局限性？

前文提到的传统3D VTON方法通常依赖于三维扫描或布料模拟来生成精确的人体和服装几何结构。这些方法尽管有效，但成本高昂，且需要物理存在的人体和服装，从而限制了其在实际应用中的推广。这些显式形变技术往往难以准确模拟真实的服装褶皱和自然的光影效果，并可能导致不必要的失真和伪影，尤其是在处理复杂的细节或姿态时。现有的方法通常将服装作为图层叠加在参数化人体模型（如SMPL模型）之上，其中一些通过预测人物图像的双深度图来构建3D着装人体。以及采用分数蒸馏采样（SDS）损失技术，：通过利用预训练文本到图像模型学习到的强大2D生成先验来优化3D表示，将2D扩散模型的知识蒸馏到3D表示中，从而创建高质量的3D对象。

高斯泼溅（Gaussian Splatting, 3DGS）和神经辐射场（NeRF）等新型3D表示技术在VTON领域有哪些应用？

近期，高斯泼溅（Gaussian Splatting, 3DGS）和神经辐射场（NeRF）等新型3D表示技术在VTON领域得到了应用。特别是3DGS，作为一种新颖的2.5D（依赖多视角图像而非真3D建模）技术，它通过直接优化由不透明度、各向异性协方差和球面谐波系数等属性定义的3D高斯表示，实现了高保真渲染和实时性能。这为在3D空间中精确渲染服装和处理遮挡提供了关键基础。将个性化扩散模型（例如通过LoRA微调）与3DGS相结合，能够创建定制化的微调模型，更好地捕捉特定的服装特征，并保持不同视角下的一致性。这些模型并非仅仅尝试将2D结果“提升”到3D空间，而是被设计为在3D环境中固有地操作，直接解决了跨视角一致性和几何扭曲等复杂挑战，这些问题在2D到3D的扩展中难以解决。