IDM-VTON（Improving Diffusion Models for Authentic Virtual Try-on in the Wild）是一种基于扩散模型的虚拟试穿技术，由KAIST和OMNIOUS.AI共同开发。这项技术通过改进扩散模型，能够在真实世界场景中生成高保真度的虚拟试穿图像，即使在复杂背景和多种服装风格下也能保持服装的细节特征。
https://github.com/yisol/IDM-VTON
IDM-VTON的主要优势包括：
双重编码模块：使用两个不同的模型来编码服装图像的语义信息，结合视觉编码器提取的高级语义信息，逐步提升图像的细节质量。
文本提示增强：将从并行UNet提取的低级特征与自定义注意力层融合，为服装和人物图像提供详细的文本提示，增强生成视觉效果的真实性。
客户化方法：提出了一种使用单个人物服装图像的客户化方法，提高了保真度和真实性。
野外虚拟试穿场景：特别针对现实世界应用场景进行了优化，即使在复杂背景和多种服装风格下，也能生成高质量的虚拟试穿图像。
这项技术不仅适用于在线购物，还可以帮助时尚设计师和零售商提供更真实的虚拟试穿体验，减少实物试穿的需求，从而节省空间和运营成本
IDM-VTON一键整合包
https://www.123684.com/s/Xs6uVv-UWr1h
