BooW-VTON是一个虚拟试穿方法，无需训练即可进行多件服装试穿。

VTON-HandFit是厦门大学和腾讯提出一种先进的虚拟试穿技术，模型的主要任务是帮助用户在网上试衣服时，克服手部遮挡的问题。旨在解决现实场景中手部遮挡问题，从而提高虚拟试穿的准确性和效果。

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，旨在为用户提供自然美观的试穿效果。

BooW-VTON是一种基于图像的虚拟试穿技术，旨在生成特定人物的真实试穿图像。BooW-VTON方法只需要参考布料图像、源姿势图像和源人物图像作为输入即可实现高质量的试穿效果。

CatVTON是中山大学和美图发布的一款专为时尚爱好者设计的AI虚拟换衣模型。该模型通过在空间维度上简单拼接输入，实现了店内或穿着的任意类别服装与目标人物的无缝转移。

ClotheDreamer是一种基于3D高斯方法的工具，用于从文本提示生成可穿戴、可立即投入生产的3D服装资产。ClotheDreamer是一种基于3D高斯方法的工具，用于从文本提示生成可穿戴、可立即投入生产的3D服装资产。

IMAGDressing-v1 是由华为公司、腾讯 AI 实验室和南京大学等联合研发的一个虚拟穿衣项目。它不仅提升了消费者的在线购物体验，更为商家提供了一个全面展示服装的平台。

GaussianVTON通过图像提示进行多阶段高斯溅射编辑实现3D人体虚拟试穿，实现高效的人类环境通过重构和编辑在试戴应用程序中进行交互多视点图像。

什么是MMTryonMMTryon是由中山大学和字节智创数字人团队提出的一个虚拟试穿框架，旨在通过输入多个服[…]

AnyFit是由上海交通大学和阿里巴巴集团联合研发的一项专注于虚拟试穿技术的创新项目。

IDM-VTON是一种基于扩散模型的虚拟试穿技术，由韩国科学技术院（KAIST）和OMNIOUS.AI公司的研究人员共同开发。它能够通过分析人物和服装的图像，生成高度逼真的试穿效果。

Magic Clothing是一个基于AI技术开发的换装产品，它利用潜在扩散模型（LDM）构建了一个新型网络架构，专注于处理服装驱动的图像合成任务。

Wear-Any-Way是一个可定制的虚拟试穿框架，它不仅能够生成高保真度的试穿结果，还允许用户通过简单的点击和拖动操作，精确操控服装的穿着方式。

Street TryOn是由伊利诺伊大学香槟分校的研究团队开发的一项新技术。它的核心在于利用未配对的街头图像进行学习，从而实现在各种户外场景中对服装的虚拟试穿。

AnyDoor是一款基于扩散模型的图像生成工具，由香港大学、阿里巴巴和蚂蚁集团联合开发。它能够将任何对象（如人物、动物或物品）无缝集成到新的图像或视频场景中

OOTDiffusion是一个基于潜在扩散模型的虚拟服装试穿开源工具，旨在提供一种高度可控的虚拟服饰试穿解决方案。

Outfit Anyone是一项新的虚拟试穿技术。该技术通过两流程条件扩散模型，有效处理服装变形，提供更逼真的虚拟试穿效果。它在众多场景中表现出色，包括真实环境、个性化服饰、不同体型甚至动漫角色的试穿。