浙江大學聯合vivo推出了一款革命性的視頻虛擬試衣模型MagicTryOn，以其卓越的時空一致性、服裝細節保真度和泛化能力引發業界熱議。這一創新技術不僅支持圖像和視頻試穿，還能在複雜場景和大幅度運動中實現逼真的服裝效果，爲電商、時尚和虛擬內容創作開闢了全新可能。

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全球首創:基於擴散Transformer的視頻試穿框架

MagicTryOn摒棄了傳統的U-Net架構，採用先進的擴散Transformer（DiT）技術，顯著提升了模型的表達能力。結合全自注意力機制，該框架實現了視頻在時間和空間維度上的聯合建模，確保試穿效果在動態場景中的流暢性和一致性。相較於傳統方法，MagicTryOn有效避免了幀間抖動和服裝細節丟失問題，生成效果堪稱影視級別。

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支持多樣化試穿場景，動態表現驚豔

MagicTryOn支持圖像試穿、視頻試穿以及自定義試穿，能夠適應從靜態展示到動態表演的多種場景。尤其在大幅度運動（如跳舞）或複雜背景中，MagicTryOn依然能保持服裝的自然貼合與動態真實感。此外，其強大的泛化能力使其不僅適用於人體試穿，還能在玩偶等非標準對象上實現虛擬換裝，爲創意內容生成提供了更多可能性。

電商廣告新利器:細節保真，商業價值凸顯

MagicTryOn通過粗到細的服裝保留策略和掩碼感知損失優化，顯著提升了服裝紋理、圖案和輪廓的保真度。實驗表明，該模型在視頻虛擬試穿（VVT）數據集上的表現全面超越現有技術，生成的試穿視頻效果逼真穩定，可直接應用於電商廣告和時尚展示場景。這一技術有望減少實體試穿和產品退貨，降低時尚行業的環境影響，同時提升消費者在線購物的體驗。

開源賦能，助力全球開發者

MagicTryOn採用Apache2.0許可證，已在Hugging Face平臺開放源代碼、預訓練模型和Gradio演示界面，供全球開發者免費體驗和使用。這一舉措不僅展示了浙江大學與vivo在AI技術開源領域的領先地位，也爲電商、虛擬現實和內容創作等行業注入了新的創新動力。

MagicTryOn的發佈標誌着視頻虛擬試穿技術邁向新高度，其在時空一致性、動態適配和細節保真方面的突破，爲AI驅動的時尚科技樹立了新標杆。AIbase認爲，MagicTryOn不僅將推動電商和時尚行業的數字化轉型，還將爲虛擬內容創作和元宇宙應用帶來深遠影響。未來，隨着更多技術細節的公開和社區的參與，這款模型的潛力將進一步釋放。

項目地址：https://github.com/vivoCameraResearch/Magic-TryOn/