论文页面 - Tstars-Tryon 1.0：稳健逼真的多样化时尚单品虚拟试穿

来源：https://huggingface.co/papers/2604.19748
发布日期：4 月 21 日

今日 #2 论文（https://huggingface.co/papers/date/2026-04-22）
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摘要

商用级虚拟试穿系统通过一体化系统设计与多阶段训练，实现高成功率、照片级真实感与实时性能。

近期图像生成与编辑的进展为虚拟试穿带来新机遇，但现有方法仍难以满足复杂现实需求。我们推出 Tstars-Tryon 1.0——一款商用级虚拟试穿系统，兼具稳健、逼真、多功能与高效率。首先，系统在极端姿态、剧烈光照变化、运动模糊等野外场景下保持高成功率。其次，输出照片级真实感结果，细节丰富，忠实保留服装纹理、材质与结构特征，显著抑制常见 AI 伪影。第三，除服饰试穿外，模型支持 8 个时尚类别、最多 6 张参考图的灵活多图合成，并可协同控制人物身份与背景。第四，为突破商业部署的延迟瓶颈，系统深度优化推理速度，实现近实时生成，带来丝滑用户体验。这些能力源于覆盖端到端模型架构、可扩展数据引擎、稳健基础设施与多阶段训练的一体化系统设计。大规模评估与产品级部署表明，Tstars-Tryon 1.0 综合性能领先。为支持未来研究，我们同时发布全面基准。该模型已工业级部署于淘宝 App，服务数百万用户，日均请求数千万次。

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