Paper page - Oxygen-TryOn: Fashion-Native Foundation Model for Any-item Virtual Try-On

来源：https://huggingface.co/papers/2607.21694 作者：

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摘要

我们提出Oxygen-TryOn，这是一个用于任意物品虚拟试穿的统一基础模型。与改造通用图像编辑器不同，Oxygen-TryOn是原生面向时尚领域的，通过专用数据引擎和试穿特定训练构建而成。给定一个或多个参考物品（干净的商业拍摄图或非受控环境下的穿着照片）以及一张目标人物图像，它能合成一张逼真的人物图像，展示该人物穿着这些物品的场景，覆盖几乎任何时尚品类。以往的系統通常仅在影棚环境下处理单一服装类别，而近期的多参考方法仍以服装为中心；相比之下，Oxygen-TryOn支持多样化的物品和场景，包括全身和半身视图、可变数量的参考图以及自由的多物品组合，同时忠实保留人物身份和物品外观。我们不采用基于遮罩的修复方法，而是将试穿重新定义为一种多参考、理解驱动的生成任务。我们构建了一个数据引擎，用于大规模收集、生产、标注和过滤高质量的试穿数据，并设计了包含连续预训练（CPT）、监督微调（SFT）和强化学习（RL）的三阶段训练方案。RL阶段使用一种混合奖励，结合内部试穿奖励模型与一种专有的、基于评分准则的通用模型，共同监督细粒度一致性和指令级质量。同时，该模型在同一个前向过程中也能遵循通用编辑指令（如姿势变化）。在公开基准测试和我们的内部Oxygen-TryOnBench上，它在单物品试穿上达到了最先进的一致性和真实感，在多物品试穿上也处于领先地位，匹配或超越了领先的专有系统（NanoBananaPro、GPT-Image-2、Seedream5Lite）和开源模型（FLUX.2）。

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