GS-VTON是一种3D虚拟试衣技术，它通过使用高斯散射（3DGS）作为3D表示，实现了从2D虚拟试衣模型到3D空间的知识转移，同时提高了跨视图的一致性。该技术通过个性化的扩散模型，利用低秩适应（LoRA）微调，将个性化信息整合到预训练的2D虚拟试衣模型中。此外，它还提出了一个人物意识的3DGS编辑框架，以确保在编辑过程中保持一致的跨视图外观和高质量的3D几何结构。GS-VTON通过广泛的实验和与现有方法的比较分析，展示了其在3D虚拟试衣中的高保真度和先进的编辑能力，证明了其在3D虚拟试衣中的有效性。

M&M VTO是一种混合搭配的虚拟试穿方法，它接受多张服装图片、服装布局的文本描述以及一个人的图片作为输入，输出是这些服装在指定布局下穿在给定人物身上的可视化效果。该技术的主要优点包括：单阶段扩散模型，无需超分辨率级联，能够在1024x512分辨率下混合搭配多件服装，同时保留和扭曲复杂的服装细节；架构设计（VTO UNet Diffusion Transformer）能够分离去噪和人物特定特征，实现高效的身份保留微调策略；通过文本输入控制多件服装的布局，专门针对虚拟试穿任务微调。M&M VTO在定性和定量方面都达到了最先进的性能，并为通过语言引导和多件服装试穿开辟了新的可能性。

Visual Try-On Chrome Extension是一款Chrome浏览器插件，利用人工智能图像处理技术，让用户能够在任何电子商务网站上虚拟试穿衣物。该插件通过OpenAI GPT-4捕捉产品主图，上传用户图片至Cloudinary，使用Hugging Face上的Kolors模型进行AI处理，并将结果存储在浏览器缓存中以提高可用性。它保护用户隐私，不将个人数据或图片发送至服务器，仅在Hugging Face进行AI处理时例外。

Kolors Virtual Try-On 是一款结合了人工智能和增强现实技术的虚拟试衣应用，能够根据给定的模特图和选定衣服生成自然美观的试穿效果。该产品支持从模特素材图到模特短视频的全流程生成，满足电商模特素材生成需求。

DressCode是一个文本驱动的3D服装生成框架，旨在为新手民主化设计，为时尚设计、虚拟试穿和数字人类创造提供巨大潜力。它首先介绍了SewingGPT，这是一个基于GPT的架构，集成了交叉注意力和文本条件嵌入，以文本指导生成缝纫图案。然后，它定制了一个预训练的Stable Diffusion，以生成基于瓦片的基于物理的渲染（PBR）纹理。通过利用大型语言模型，该框架通过自然语言交互生成CG友好的服装，还促进了图案完成和纹理编辑，通过用户友好的交互简化了设计过程。

CatVTON是一款基于扩散模型的虚拟试穿技术，具有轻量级网络（总共899.06M参数）、参数高效训练（49.57M可训练参数）和简化推理（1024X768分辨率下<8G VRAM）。它通过简化的网络结构和推理过程，实现了快速且高效的虚拟试穿效果，特别适合时尚行业和个性化推荐场景。

IMAGDressing是一个交互式模块化服装生成模型，旨在为虚拟试穿系统提供灵活和可控的定制化服务。该模型通过结合CLIP的语义特征和VAE的纹理特征，使用混合注意力模块将这些特征整合到去噪UNet中，确保用户可以控制编辑。此外，IMAGDressing还提供了IGPair数据集，包含超过30万对服装和穿着图像，建立了标准的数据组装流程。该模型可以与ControlNet、IP-Adapter、T2I-Adapter和AnimateDiff等扩展插件结合使用，增强多样性和可控性。

ClotheDreamer是一个基于3D高斯的文本引导服装生成模型，能够从文本描述生成高保真的、可穿戴的3D服装资产。它采用了一种新颖的表示方法Disentangled Clothe Gaussian Splatting (DCGS)，允许服装和人体分别进行优化。该技术通过双向Score Distillation Sampling (SDS)来提高服装和人体渲染的质量，并支持自定义服装模板输入。ClotheDreamer的合成3D服装可以轻松应用于虚拟试穿，并支持物理精确的动画。

Kolors Virtual Try On是一个利用先进AI技术提供在线虚拟试衣服务的平台。它通过虚拟建模帮助用户在真实环境中可视化服装产品，减少因尺码不合或款式不满意导致的退换货成本。用户可以随时随地试穿服装，做出更明智的购物选择。该平台兼容多个平台，提供个性化推荐，并且支持移动设备使用。Kolors Virtual Try On的隐私政策确保用户数据安全，所有上传的照片在处理后会被安全删除。

GS-VTON是一种3D虚拟试衣技术，它通过使用高斯散射（3DGS）作为3D表示，实现了从2D虚拟试衣模型到3D空间的知识转移，同时提高了跨视图的一致性。该技术通过个性化的扩散模型，利用低秩适应（LoRA）微调，将个性化信息整合到预训练的2D虚拟试衣模型中。此外，它还提出了一个人物意识的3DGS编辑框架，以确保在编辑过程中保持一致的跨视图外观和高质量的3D几何结构。GS-VTON通过广泛的实验和与现有方法的比较分析，展示了其在3D虚拟试衣中的高保真度和先进的编辑能力，证明了其在3D虚拟试衣中的有效性。

M&M VTO是一种混合搭配的虚拟试穿方法，它接受多张服装图片、服装布局的文本描述以及一个人的图片作为输入，输出是这些服装在指定布局下穿在给定人物身上的可视化效果。该技术的主要优点包括：单阶段扩散模型，无需超分辨率级联，能够在1024x512分辨率下混合搭配多件服装，同时保留和扭曲复杂的服装细节；架构设计（VTO UNet Diffusion Transformer）能够分离去噪和人物特定特征，实现高效的身份保留微调策略；通过文本输入控制多件服装的布局，专门针对虚拟试穿任务微调。M&M VTO在定性和定量方面都达到了最先进的性能，并为通过语言引导和多件服装试穿开辟了新的可能性。

Visual Try-On Chrome Extension是一款Chrome浏览器插件，利用人工智能图像处理技术，让用户能够在任何电子商务网站上虚拟试穿衣物。该插件通过OpenAI GPT-4捕捉产品主图，上传用户图片至Cloudinary，使用Hugging Face上的Kolors模型进行AI处理，并将结果存储在浏览器缓存中以提高可用性。它保护用户隐私，不将个人数据或图片发送至服务器，仅在Hugging Face进行AI处理时例外。

Kolors Virtual Try-On 是一款结合了人工智能和增强现实技术的虚拟试衣应用，能够根据给定的模特图和选定衣服生成自然美观的试穿效果。该产品支持从模特素材图到模特短视频的全流程生成，满足电商模特素材生成需求。

DressCode是一个文本驱动的3D服装生成框架，旨在为新手民主化设计，为时尚设计、虚拟试穿和数字人类创造提供巨大潜力。它首先介绍了SewingGPT，这是一个基于GPT的架构，集成了交叉注意力和文本条件嵌入，以文本指导生成缝纫图案。然后，它定制了一个预训练的Stable Diffusion，以生成基于瓦片的基于物理的渲染（PBR）纹理。通过利用大型语言模型，该框架通过自然语言交互生成CG友好的服装，还促进了图案完成和纹理编辑，通过用户友好的交互简化了设计过程。

CatVTON是一款基于扩散模型的虚拟试穿技术，具有轻量级网络（总共899.06M参数）、参数高效训练（49.57M可训练参数）和简化推理（1024X768分辨率下<8G VRAM）。它通过简化的网络结构和推理过程，实现了快速且高效的虚拟试穿效果，特别适合时尚行业和个性化推荐场景。

IMAGDressing是一个交互式模块化服装生成模型，旨在为虚拟试穿系统提供灵活和可控的定制化服务。该模型通过结合CLIP的语义特征和VAE的纹理特征，使用混合注意力模块将这些特征整合到去噪UNet中，确保用户可以控制编辑。此外，IMAGDressing还提供了IGPair数据集，包含超过30万对服装和穿着图像，建立了标准的数据组装流程。该模型可以与ControlNet、IP-Adapter、T2I-Adapter和AnimateDiff等扩展插件结合使用，增强多样性和可控性。

ClotheDreamer是一个基于3D高斯的文本引导服装生成模型，能够从文本描述生成高保真的、可穿戴的3D服装资产。它采用了一种新颖的表示方法Disentangled Clothe Gaussian Splatting (DCGS)，允许服装和人体分别进行优化。该技术通过双向Score Distillation Sampling (SDS)来提高服装和人体渲染的质量，并支持自定义服装模板输入。ClotheDreamer的合成3D服装可以轻松应用于虚拟试穿，并支持物理精确的动画。