Tstars-Tryon 1.0: 面向多样化时尚单品的鲁棒且逼真的虚拟试穿
计算机视觉与模式识别
2026-05-12 v3
摘要
图像生成与编辑的最新进展为虚拟试穿带来了新机遇。然而,现有方法仍难以满足复杂的现实需求。我们提出 Tstars-Tryon 1.0,一个具备鲁棒性、逼真度、多功能性及高效性的商业级虚拟试穿系统。首先,我们的系统在极端姿态、严重光照变化、运动模糊及其他自然场景等极具挑战性的情况下仍保持高成功率。其次,它提供具有细粒度细节的高度逼真结果,忠实保留服装纹理、材质属性和结构特征,同时很大程度上避免了常见的 AI 生成伪影。第三,除了服装试穿,我们的模型支持跨 8 个时尚类别的灵活多图组合(最多 6 张参考图像),并对人物身份和背景进行协调控制。第四,为克服商业部署的延迟瓶颈,我们的系统对推理速度进行了深度优化,提供近乎实时的生成以实现无缝用户体验。这些能力得益于涵盖端到端模型架构、可扩展数据引擎、鲁棒基础设施和多阶段训练范式的集成系统设计。大量评估和大规模产品部署表明,Tstars-Tryon1.0 实现了领先的总体性能。为支持未来研究,我们还发布了一个全面的基准。该模型已在淘宝 App 上进行工业规模部署,为数百万用户提供数千万次请求服务。
引用
@article{arxiv.2604.19748,
title = {Tstars-Tryon 1.0: Robust and Realistic Virtual Try-On for Diverse Fashion Items},
author = {Mengting Chen and Zhengrui Chen and Yongchao Du and Zuan Gao and Taihang Hu and Jinsong Lan and Chao Lin and Yefeng Shen and Xingjian Wang and Zhao Wang and Zhengtao Wu and Xiaoli Xu and Zhengze Xu and Hao Yan and Mingzhou Zhang and Jun Zheng and Qinye Zhou and Xiaoyong Zhu and Bo Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.19748},
year = {2026}
}
备注
24 pages, model evaluation report