Fashion-VDM：谷歌联合华盛顿大学推出的视频虚拟试穿技术

Fashion-VDM简介

Fashion-VDM是由Google Research和华盛顿大学的研究团队共同开发的一种先进的视频扩散模型，用于虚拟试穿技术。该模型能够将给定的服装图像和人物视频结合起来，生成一个人物虚拟试穿该服装的视频，同时保留人物的原始身份和动作。通过创新的分割分类器自由引导和渐进式时间训练策略，Fashion-VDM在保持服装细节和时间一致性方面取得了突破性进展，为在线服装购物和社交媒体营销提供了一种高质量的虚拟试穿解决方案。

Fashion-VDM主要功能

1. 虚拟试穿视频生成：Fashion-VDM能够将输入的服装图片和人物视频结合起来，生成人物试穿该服装的视频。
2. 身份和动作保持：在生成试穿视频的过程中，模型能够保持人物的原始身份特征和动作不变。
3. 高质量视频输出：模型旨在生成高分辨率、逼真的试穿视频，提升用户体验。
4. 时间一致性：生成的视频帧之间具有高度的时间一致性，避免了帧与帧之间的闪烁和不连贯现象。

Fashion-VDM技术原理

1. 扩散模型架构：Fashion-VDM基于扩散模型，这是一种生成模型，能够逐步去除噪声以生成清晰的图像或视频。
2. 分割分类器自由引导（Split Classifier-Free Guidance）：该技术允许模型独立控制多个条件信号，增强了对输入信号的精细控制，提升了服装细节的逼真度。
3. 渐进式时间训练策略：通过逐步增加视频帧数的方式进行训练，从短视频开始，逐渐过渡到能够生成长达64帧的长视频，保持了视频的连贯性。
4. 联合图像-视频训练：模型不仅使用视频数据，还结合了丰富的图像数据进行训练，提高了服装细节的准确性和多样性。
5. 3D卷积和时间注意力块：在模型架构中加入3D卷积和时间注意力机制，以增强模型对时间序列数据的处理能力，保持视频帧之间的一致性。
6. 端到端训练目标：作为一个单一网络，Fashion-VDM通过端到端训练，避免了图像试穿错误在视频生成过程中的累积，提高了整体性能。

Fashion-VDM应用场景

1. 在线服装购物：顾客可以上传自己的视频，虚拟试穿网店中的服装，提高购物体验和满意度。
2. 社交媒体营销：时尚博主和影响者可以利用Fashion-VDM展示不同服装，增强内容吸引力和互动性。
3. 个性化推荐系统：电商平台可以根据用户的身材和偏好，提供个性化的试穿效果，提升推荐准确性。
4. 时尚设计展示：设计师可以使用Fashion-VDM展示新设计服装的动态效果，无需实体制作样品。
5. 虚拟时装秀：通过Fashion-VDM生成的虚拟试穿视频，可以举办线上时装秀，降低实体活动成本。
6. 电影和游戏制作：在电影或视频游戏制作中，Fashion-VDM可以用于快速更换角色服装，提高制作效率。

Fashion-VDM项目入口

• 项目主页：https://johannakarras.github.io/Fashion-VDM
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.00225