VTONGuard：AI 生成虚拟试穿内容的自动检测与认证
计算机视觉与模式识别
2026-01-21 v1
摘要
随着生成式 AI 的快速发展，虚拟试穿 (VTON) 系统在电子商务和数字娱乐领域变得愈发常见。然而，日益逼真的 AI 生成试穿内容引发了关于真实性和负责任使用的 pressing 关切。为此，我们提出 VTONGuard，一个包含超过 775,000 条真实与合成试穿图像的大规模基准数据集。该数据集覆盖多样化的真实世界情形，包括姿态、背景和服装风格的变化，并提供 authentic 与 manipulated 示例。基于此基准，我们在统一的训练和测试协议下系统评估了多种检测范式。我们的结果揭示了每种方法的优势与弱点，并突显了跨范畴泛化的持久挑战。为进一步推进检测，我们设计了一个多任务框架，集成辅助分割以增强边界感特征学习，实现了在 VTONGuard 上最佳的整体性能。我们预计此基准将促进公平比较，推动更健壮检测模型的发展，并促进 VTON 技术在实际中的安全负责任部署。
引用
@article{arxiv.2601.13951,
title = {VTONGuard: Automatic Detection and Authentication of AI-Generated Virtual Try-On Content},
author = {Shengyi Wu and Yan Hong and Shengyao Chen and Zheng Wang and Xianbing Sun and Jiahui Zhan and Jun Lan and Jianfu Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.13951},
year = {2026}
}