VITON-DRR: Details Retention Virtual Try-on via Non-rigid Registration

📄 arXiv: 2505.23439v1 📥 PDF

作者: Ben Li, Minqi Li, Jie Ren, Kaibing Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-29

备注: 31 pages, 12 figures, Accepted by Computers & Graphics

💡 一句话要点

VITON-DRR：通过非刚性配准实现细节保留的虚拟试穿

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 虚拟试穿 非刚性配准 服装变形 图像合成 人体语义分割 深度学习 电子商务

📋 核心要点

  1. 现有虚拟试穿方法在服装变形时，由于自遮挡和姿势错位等问题，难以保留服装细节。
  2. VITON-DRR通过双金字塔特征提取器、变形模块和图像合成模块，实现精确的非刚性配准，从而保留服装细节。
  3. 实验结果表明，VITON-DRR在虚拟试穿任务中，相比现有方法，能够更准确地变形服装并保留更多细节。

📝 摘要（中文）

基于图像的虚拟试穿旨在将目标服装拟合到特定人物图像上，因其在电子商务和时尚行业的巨大应用潜力而备受关注。为了生成高质量的试穿结果，准确地扭曲服装以适应人体至关重要，因为轻微的错位可能导致拟合图像中出现不真实的伪影。现有方法大多通过特征匹配和薄板样条(TPS)来扭曲服装，但由于自遮挡、姿势之间的严重错位等问题，通常无法保留服装细节。为了解决这些挑战，本文提出了一种通过精确的非刚性配准实现细节保留的虚拟试穿方法(VITON-DRR)，适用于各种人体姿势。具体来说，我们使用双金字塔结构特征提取器重建人体语义分割。然后，设计了一种新的变形模块，用于提取服装关键点并通过精确的非刚性配准算法对其进行扭曲。最后，图像合成模块被设计为合成变形的服装图像并自适应地生成人体姿势信息。与传统方法相比，所提出的VITON-DRR可以使拟合图像的变形更加准确，并保留更多的服装细节。实验结果表明，该方法优于目前最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于图像的虚拟试穿方法，特别是依赖特征匹配和薄板样条(TPS)的方法，在处理复杂的人体姿势和服装自遮挡时，难以准确地将服装变形到目标人体上，导致试穿结果出现不真实的伪影，并且丢失服装细节。

核心思路：VITON-DRR的核心思路是通过精确的非刚性配准来解决服装变形问题。该方法首先提取人体语义分割信息，然后利用设计的变形模块提取服装的关键点，并通过非刚性配准算法精确地将服装扭曲到目标人体上。这种方法旨在更准确地捕捉服装的形状变化，并保留服装的细节信息。

技术框架：VITON-DRR的整体框架包含三个主要模块：1) 双金字塔结构特征提取器：用于重建人体语义分割信息。2) 变形模块：用于提取服装的关键点，并通过非刚性配准算法对服装进行变形。3) 图像合成模块：用于合成变形后的服装图像，并自适应地生成人体姿势信息。整个流程首先对人体和服装图像进行预处理，然后通过上述模块逐步实现服装的变形和合成，最终生成虚拟试穿结果。

关键创新：VITON-DRR的关键创新在于其变形模块和非刚性配准算法的应用。传统的TPS方法难以处理复杂的变形，而VITON-DRR通过提取服装的关键点，并使用更精确的非刚性配准算法，能够更准确地将服装变形到目标人体上，从而保留更多的服装细节。此外，双金字塔结构特征提取器也有助于更准确地理解人体语义信息。

关键设计：关于关键设计，论文中提到了双金字塔结构特征提取器和变形模块。双金字塔结构特征提取器可能采用了多尺度特征融合的方式，以提高人体语义分割的准确性。变形模块的具体实现细节（如关键点的选择方法、非刚性配准算法的具体形式）未知，但这些都是影响最终效果的关键因素。图像合成模块的设计也未知，但它需要能够将变形后的服装图像与人体图像无缝融合，并生成逼真的试穿效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的VITON-DRR方法在虚拟试穿任务中取得了优于现有最先进方法的效果。具体性能数据和对比基线未知，但摘要中强调了该方法能够更准确地变形服装并保留更多细节。实验结果表明，VITON-DRR在生成高质量、逼真的虚拟试穿图像方面具有显著优势。

🎯 应用场景

VITON-DRR具有广泛的应用前景，主要集中在电子商务和时尚行业。它可以为在线服装零售商提供虚拟试穿功能，帮助消费者更好地了解服装的穿着效果，从而提高购买转化率并减少退货率。此外，该技术还可以应用于虚拟形象定制、游戏角色服装设计等领域，为用户提供更加个性化的体验。未来，该技术有望与增强现实(AR)和虚拟现实(VR)技术结合，实现更加沉浸式的虚拟试穿体验。

📄 摘要（原文）

Image-based virtual try-on aims to fit a target garment to a specific person image and has attracted extensive research attention because of its huge application potential in the e-commerce and fashion industries. To generate high-quality try-on results, accurately warping the clothing item to fit the human body plays a significant role, as slight misalignment may lead to unrealistic artifacts in the fitting image. Most existing methods warp the clothing by feature matching and thin-plate spline (TPS). However, it often fails to preserve clothing details due to self-occlusion, severe misalignment between poses, etc. To address these challenges, this paper proposes a detail retention virtual try-on method via accurate non-rigid registration (VITON-DRR) for diverse human poses. Specifically, we reconstruct a human semantic segmentation using a dual-pyramid-structured feature extractor. Then, a novel Deformation Module is designed for extracting the cloth key points and warping them through an accurate non-rigid registration algorithm. Finally, the Image Synthesis Module is designed to synthesize the deformed garment image and generate the human pose information adaptively. {Compared with} traditional methods, the proposed VITON-DRR can make the deformation of fitting images more accurate and retain more garment details. The experimental results demonstrate that the proposed method performs better than state-of-the-art methods.