這項(xiàng)令人興奮的研究來自昆字節(jié)AI公司和浙江大學(xué)的聯(lián)合團(tuán)隊，由馮雨桐、張琳琳、曹恒遠(yuǎn)等研究人員共同完成，于2025年8月發(fā)表在計算機(jī)視覺領(lǐng)域的頂級預(yù)印本平臺arXiv上。有興趣深入了解技術(shù)細(xì)節(jié)的讀者可以通過論文編號arXiv:2508.13632v1訪問完整研究內(nèi)容，項(xiàng)目代碼和演示也已在https://omnitry.github.io/公開發(fā)布。

想象一下，你正準(zhǔn)備在網(wǎng)上購買一頂帽子，但卻不知道它戴在自己頭上會是什么樣子?；蛘吣憧粗辛艘桓倍h(huán)，卻擔(dān)心它們與自己的臉型是否相配。過去，這些疑慮只能通過親自試穿或者復(fù)雜的圖像處理軟件才能解決?，F(xiàn)在，昆字節(jié)AI團(tuán)隊開發(fā)的OmniTry系統(tǒng)就像一個萬能的虛擬試衣鏡，不僅可以試穿衣服，還能試戴珠寶、帽子、眼鏡，甚至手表和包包，而且操作簡單到令人難以置信。

這項(xiàng)技術(shù)的突破性在于徹底簡化了傳統(tǒng)的虛擬試穿流程。以往的系統(tǒng)就像一個挑剔的管家，需要用戶精確標(biāo)出想要替換的區(qū)域，還要提供復(fù)雜的參數(shù)設(shè)置。而OmniTry更像是一位貼心的朋友，你只需要給它看一張你的照片和想要試穿的物品圖片，它就能智能地理解你的意圖，自動將物品"穿戴"到合適的位置上。這種"免標(biāo)注"的設(shè)計理念讓普通人也能輕松使用，不再需要專業(yè)的圖像處理知識。

研究團(tuán)隊面臨的最大挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)稀缺問題。就像一個新手廚師缺乏食譜一樣，對于帽子、珠寶、眼鏡等非服裝類物品，市面上很難找到大量的"原物品+試穿效果"配對圖片。傳統(tǒng)的AI系統(tǒng)需要這種成對數(shù)據(jù)才能學(xué)會正確的試穿效果，但收集這些數(shù)據(jù)既昂貴又耗時。研究團(tuán)隊巧妙地解決了這個難題，他們開發(fā)了一套"兩階段學(xué)習(xí)法"，就像是先教AI認(rèn)識不同物品應(yīng)該戴在哪里，然后再教它如何保持物品的原有樣子。

第一階段可以比作訓(xùn)練一位智能造型師的"空間感"。研究團(tuán)隊收集了大量包含各種穿戴物品的人物照片，然后讓AI學(xué)習(xí)每種物品的正確佩戴位置。他們使用了一種叫做"無痕移除"的技術(shù)，就像用橡皮擦小心翼翼地擦掉照片中的某個物品，但不留下任何痕跡。這個過程需要格外精細(xì)，因?yàn)槿绻粝履呐乱稽c(diǎn)點(diǎn)擦除痕跡，AI就會學(xué)會"作弊"——通過識別這些痕跡來判斷物品位置，而不是真正理解物品應(yīng)該放在哪里。

為了實(shí)現(xiàn)真正的"無痕移除"，研究團(tuán)隊采用了一種創(chuàng)新方法。他們先用傳統(tǒng)方法移除物品，然后使用圖像重繪技術(shù)對整張照片進(jìn)行細(xì)微調(diào)整，就像用水彩畫家的技巧將畫面重新潤色一遍，確保移除區(qū)域與周圍環(huán)境完美融合。接著，他們將原始照片與重繪后的照片巧妙地混合，確保除了目標(biāo)物品區(qū)域外，其他部分保持完全一致。這種做法成功避免了AI學(xué)習(xí)到錯誤的"捷徑"。

第二階段則專注于教會AI如何保持物品的身份特征。在這個階段，研究團(tuán)隊引入了真正的配對數(shù)據(jù)——包含原物品圖片和對應(yīng)試穿效果的圖片。由于第一階段已經(jīng)建立了良好的空間理解基礎(chǔ)，AI在這個階段能夠快速學(xué)會如何在保持物品原有顏色、紋理、形狀的同時，將其準(zhǔn)確地"穿戴"到人身上。

OmniTry的核心技術(shù)架構(gòu)采用了當(dāng)前最先進(jìn)的擴(kuò)散變換器模型，這就像是一個超級智能的繪畫大師，能夠根據(jù)給定的條件生成高質(zhì)量的圖像。研究團(tuán)隊沒有選擇從零開始訓(xùn)練模型，而是巧妙地改造了現(xiàn)有的圖像修復(fù)模型。他們發(fā)現(xiàn)，通過將"掩碼"（告訴AI需要修改哪個區(qū)域的標(biāo)記）設(shè)置為全零，原本用于圖像修復(fù)的模型就能轉(zhuǎn)變?yōu)闊o需用戶標(biāo)注的智能試穿系統(tǒng)。

這種改造就像是給一位專業(yè)的修復(fù)師新的工作指令。原本，修復(fù)師需要明確的指示才知道修復(fù)畫作的哪個部分?，F(xiàn)在，研究團(tuán)隊告訴修復(fù)師："不用等待指示，直接根據(jù)給出的參考物品，在畫作中找到最合適的位置進(jìn)行創(chuàng)作。"這種設(shè)計讓系統(tǒng)能夠自動理解用戶的意圖，無需復(fù)雜的操作步驟。

為了處理人物圖像和物品圖像這兩種不同類型的輸入，研究團(tuán)隊設(shè)計了"雙流適配器"系統(tǒng)。這就像是配備了兩個專門的助手，一個負(fù)責(zé)理解人物圖像的特征和需求，另一個專門處理物品圖像的細(xì)節(jié)。兩個助手通過精密的協(xié)作機(jī)制確保最終結(jié)果既保持了人物的原有特征，又完美地展現(xiàn)了物品的細(xì)節(jié)。

在訓(xùn)練數(shù)據(jù)方面，研究團(tuán)隊展現(xiàn)了驚人的數(shù)據(jù)處理能力。第一階段使用了超過18萬對訓(xùn)練樣本，這些樣本來自各種真實(shí)的人物照片，涵蓋了從日常街拍到專業(yè)攝影的各種場景。第二階段則使用了超過5萬對精心挑選的配對樣本，覆蓋了12個主要的可穿戴物品類別。

這12個類別的設(shè)計體現(xiàn)了研究團(tuán)隊對用戶需求的深刻理解。他們將可穿戴物品分為四大家族：服裝家族包括上衣、下裝和連衣裙；鞋履家族涵蓋各種常見鞋型；珠寶家族包括手鐲、耳環(huán)、項(xiàng)鏈和戒指；配件家族則包括包包、腰帶、帽子、普通眼鏡、太陽鏡和領(lǐng)帶。每個類別都有針對性的優(yōu)化策略，確保不同類型物品都能獲得最佳的試穿效果。

為了驗(yàn)證OmniTry的效果，研究團(tuán)隊構(gòu)建了一個全面的評估體系。他們創(chuàng)建了包含360對測試樣本的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，這些樣本不僅包括專業(yè)的商品圖片，還包括各種真實(shí)場景下的照片。評估指標(biāo)從三個維度全面考察系統(tǒng)性能：物品一致性（試穿后的物品是否保持原有特征）、人物保真度（人物的原有特征是否得到保護(hù)）和位置準(zhǔn)確性（物品是否被放置在正確的位置上）。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，OmniTry在所有關(guān)鍵指標(biāo)上都顯著超越了現(xiàn)有技術(shù)。在物品一致性方面，OmniTry的得分達(dá)到了0.616（DINO指標(biāo)）和0.833（CLIP指標(biāo)），大幅領(lǐng)先于其他方法。在人物保真度方面，OmniTry的LPIPS得分僅為0.054，遠(yuǎn)低于競爭對手，這意味著試穿后的人物圖像與原始圖像幾乎沒有不必要的變化。在位置準(zhǔn)確性方面，OmniTry達(dá)到了99.72%的準(zhǔn)確率，幾乎可以完美地將物品放置在正確位置。

研究團(tuán)隊還進(jìn)行了詳細(xì)的消融實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了每個技術(shù)組件的重要性。結(jié)果顯示，無痕移除技術(shù)將性能提升了約8%，雙階段訓(xùn)練策略帶來了顯著的效率提升，而雙流適配器設(shè)計則確保了系統(tǒng)在處理不同類型物品時的穩(wěn)定性能。

特別值得關(guān)注的是OmniTry的少樣本學(xué)習(xí)能力。實(shí)驗(yàn)表明，對于數(shù)據(jù)稀缺的物品類別，OmniTry僅需要每類1-5個訓(xùn)練樣本就能達(dá)到令人滿意的效果。這種能力來源于第一階段的廣泛預(yù)訓(xùn)練，就像是一個經(jīng)驗(yàn)豐富的造型師，即使面對陌生的配飾也能快速掌握其佩戴規(guī)律。

研究團(tuán)隊還展示了OmniTry在處理"非常規(guī)"可穿戴物品方面的能力。除了傳統(tǒng)的服裝配飾，系統(tǒng)還能夠處理手套、耳機(jī)、手表、發(fā)帶甚至?xí)镜?可持有"物品。這種擴(kuò)展能力證明了OmniTry技術(shù)框架的通用性和可擴(kuò)展性。

從技術(shù)實(shí)現(xiàn)角度來看，OmniTry的訓(xùn)練過程高度優(yōu)化。第一階段使用4張H800 GPU訓(xùn)練5萬步，第二階段訓(xùn)練2.5萬步，整個過程在合理的計算資源消耗下就能完成。這種效率得益于巧妙的模型設(shè)計和訓(xùn)練策略，使得該技術(shù)具備了產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的可行性。

在與現(xiàn)有技術(shù)的對比中，OmniTry的優(yōu)勢十分明顯。傳統(tǒng)的基于掩碼的方法雖然在服裝試穿方面表現(xiàn)不錯，但需要用戶手動標(biāo)注試穿區(qū)域，操作復(fù)雜且容易出錯。一些無掩碼的通用圖像生成方法雖然操作簡單，但往往無法準(zhǔn)確保持物品特征或正確定位試穿位置。OmniTry成功地結(jié)合了兩者的優(yōu)點(diǎn)，既保持了操作的簡便性，又確保了結(jié)果的準(zhǔn)確性。

研究團(tuán)隊特別強(qiáng)調(diào)了"無痕移除"技術(shù)的重要性。傳統(tǒng)的物品移除方法會在圖像中留下細(xì)微但可檢測的痕跡，導(dǎo)致AI系統(tǒng)學(xué)會依賴這些痕跡而非真正的語義理解來工作。當(dāng)這些系統(tǒng)面對真實(shí)的、沒有經(jīng)過處理的用戶照片時，往往會失效。無痕移除技術(shù)通過消除這些人工痕跡，迫使AI系統(tǒng)學(xué)習(xí)真正的物品佩戴規(guī)律，從而在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)出色。

OmniTry的應(yīng)用前景極其廣闊。在電商領(lǐng)域，它可以為每個商品自動生成個性化的試穿效果圖，大大降低退貨率并提升用戶購物體驗(yàn)。在社交媒體領(lǐng)域，用戶可以輕松嘗試各種搭配風(fēng)格，激發(fā)創(chuàng)意靈感。在時尚設(shè)計領(lǐng)域，設(shè)計師可以快速預(yù)覽設(shè)計作品的實(shí)際效果，加速產(chǎn)品開發(fā)周期。在個人形象咨詢領(lǐng)域，專業(yè)顧問可以為客戶提供更直觀、更個性化的搭配建議。

當(dāng)然，這項(xiàng)技術(shù)也面臨一些挑戰(zhàn)和限制。對于形狀變化特別大的物品（如大型背包），系統(tǒng)的處理效果還有改進(jìn)空間。對于極度復(fù)雜的紋理或特殊材質(zhì)，保真度有時可能不夠完美。此外，系統(tǒng)目前主要針對正面或半側(cè)面的人物照片進(jìn)行了優(yōu)化，對于其他角度的處理能力還需要進(jìn)一步提升。

研究團(tuán)隊已經(jīng)意識到這些局限性，并在論文中坦誠地討論了未來的改進(jìn)方向。他們計劃擴(kuò)大訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模和多樣性，特別是增加更多角度和更多物品類型的樣本。同時，他們也在探索更先進(jìn)的物品變形和材質(zhì)渲染技術(shù)，以進(jìn)一步提升系統(tǒng)的表現(xiàn)力。

從技術(shù)發(fā)展趨勢來看，OmniTry代表了AI技術(shù)從"專用工具"向"通用平臺"演進(jìn)的重要一步。過去，每種應(yīng)用都需要專門的AI系統(tǒng)，現(xiàn)在，通過巧妙的架構(gòu)設(shè)計和訓(xùn)練策略，單一系統(tǒng)就能處理多種不同的任務(wù)。這種統(tǒng)一化的趨勢不僅提高了技術(shù)效率，也降低了開發(fā)和部署成本。

說到底，OmniTry的意義遠(yuǎn)不止是一個技術(shù)演示。它展示了AI技術(shù)如何真正走進(jìn)普通人的生活，解決實(shí)實(shí)在在的日常問題。過去，虛擬試穿是專業(yè)設(shè)計師和大型電商平臺的特權(quán)，現(xiàn)在，任何人都可以享受這種便利。這種技術(shù)的民主化進(jìn)程正在改變我們與數(shù)字世界交互的方式，讓高科技不再高冷，而是變得親切可及。

歸根結(jié)底，昆字節(jié)AI團(tuán)隊的這項(xiàng)研究不僅僅是技術(shù)上的突破，更是對用戶體驗(yàn)的深度思考。他們沒有滿足于構(gòu)建一個功能強(qiáng)大但復(fù)雜難用的系統(tǒng)，而是致力于創(chuàng)造一個既強(qiáng)大又簡單的工具。正如他們在論文中所說的那樣，真正的技術(shù)進(jìn)步應(yīng)該讓復(fù)雜的事情變得簡單，讓專業(yè)的能力變得普及。OmniTry正是這種理念的完美體現(xiàn)，它預(yù)示著一個更加智能、更加便民的數(shù)字化未來正在到來。

Q&A

Q1：OmniTry和傳統(tǒng)的虛擬試穿技術(shù)有什么不同？

A：傳統(tǒng)技術(shù)需要用戶手動標(biāo)出要替換的區(qū)域，操作復(fù)雜。而OmniTry只需要一張人物照片和物品圖片，就能自動識別合適位置進(jìn)行試穿，完全不需要用戶做任何標(biāo)記，就像有了一個智能助手幫你完成所有復(fù)雜操作。

Q2：OmniTry能試穿哪些類型的物品？

A：OmniTry支持12大類可穿戴物品，包括各種服裝（上衣、下裝、連衣裙）、鞋子、珠寶首飾（耳環(huán)、項(xiàng)鏈、手鐲、戒指）、以及各種配飾（包包、帽子、眼鏡、太陽鏡、腰帶、領(lǐng)帶等），甚至還能處理手表、手套等特殊物品。

Q3：普通人如何使用OmniTry技術(shù)？

A：目前可以通過昆字節(jié)AI公司的官方項(xiàng)目頁面https://omnitry.github.io/體驗(yàn)相關(guān)技術(shù)。研究團(tuán)隊已經(jīng)公開了代碼和演示，未來這項(xiàng)技術(shù)有望集成到各種購物應(yīng)用和社交平臺中，讓更多人輕松享受虛擬試穿服務(wù)。