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项目主页-https://nxnai.github.io/Voost/
代码链接-https://github.com/nxnai/Voost
论文链接-https://arxiv.org/pdf/2508.04825
为什么需要这个算法？--虚拟试穿旨在合成穿着目标服装的人的真实图像，但准确建模服装与身体的对应关系仍然是一个持续的挑战，尤其是在姿势和外观变化的情况下。
这个算法能做什么？--NXN实验室提出了一种大一统扩散模型Voost，它可以联合解决虚拟试穿和逆向试穿问题，产生高质量的结果，在不同的姿势、服装类型、背景、照明条件和图像构图中保持稳健。
这个算法效果如何？--大量实验结果表明：Voost在虚拟试穿和逆向试穿基准测试中都取得了最先进的结果，在对齐精度、视觉保真度和泛化方面始终优于强基线。
01-Voost核心优势
NXN实验室提出了Voost，它是一个统一且可扩展的虚拟试衣框架，它通过单个扩散模型同时学习虚拟试衣和逆向试衣。
通过联合建模这两个任务，Voost使每个服装人对都能监督两个方向，并支持对生成方向和服装类别的灵活调节，在没有特定任务网络、辅助损失或额外标签的情况下增强服装与身体的关系推理。
此外，作者引入了两种推理时间技术：注意力尺度缩放，用来增强对分辨率或掩模变化的鲁棒性，以及利用任务之间双向一致性的自校正采样。
02-Voost落地场景
03-Voost上手指南
步骤1-访问https://huggingface.co/spaces/nxnai/Voost
链接（当前还在开发中，最近会放出）
步骤2-根据上图中的Step1选择“Try-On”或者“Try-Off”模式
步骤3-根据上图中的Step2选择试衣类型-“Upper、Lower、Full”3种类型
步骤4-根据上图中的Step3上传一张“模特图片”
步骤5-根据上图中的Step4上传一张“衣服图片”
步骤6-点击上图中的Step5中的“Run Try-On”生成虚拟试衣结果
04-Voost性能评估
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