"Outfit Anyone" 是一项由阿里巴巴集团智能计算研究所开发的超高质量虚拟试穿技术，旨在为任何服装和任何人提供虚拟试穿体验。这项技术通过利用双流条件扩散模型克服了现有方法在生成高保真和细节一致性结果方面的挑战，使其能够更加生动地处理服装变形。
技术概览
Outfit Anyone 是阿里巴巴智能计算研究所开发的超高质量虚拟试衣技术，基于双流条件扩散模型实现真人/动画角色的一键换装。其核心突破在于精准处理服装变形与光照适配，支持平铺图输入，无需预训练即可生成摄影级试衣效果，适配多样体型、复杂姿势及多场景背景。
核心特点
- 极致逼真度
通过细节优化器（Refiner） 增强服饰纹理与皮肤质感，褶皱、光影动态贴合身材，解决传统试衣机械感问题。 - 全场景适配
- 服装类型：支持单件/上下装成套试衣，兼容非常规设计（如汉服、礼服）。
- 人物范围：覆盖真人自拍、专业模特及动画角色，泛化至未训练数据的新形象。
- 体型兼容：精准还原健身、曲线、娇小等体型特征，保持身体轮廓一致性。
- 动态扩展能力
集成 Animate Anyone 技术，将静态试衣转化为动态视频（如舞蹈、走秀），拓展娱乐与电商应用场景。 - 简化输入需求
仅需服饰平铺图 + 人物照片，5秒生成4K试衣效果，降低商家拍摄成本。
使用指南
- 在线体验
访问 ModelScope Demo 或 Hugging Face Demo，上传人物图与服装图即可实时生成效果。 - 本地部署
- 克隆 GitHub 仓库：
git clone https://github.com/HumanAIGC/OutfitAnyone - 按文档配置环境，调用预训练模型生成试衣图像。
专业评测
优势
- 逼真度行业领先
在复杂光照、褶皱纹理还原上优于 OOTDiffusion 等竞品，错误率降低 40%，尤其擅长中式服装细节处理。 - 多维度兼容性
唯一支持“动画角色试衣”的技术，突破传统虚拟试衣局限，为游戏/影视设计提效。 - 商业化落地成熟
已应用于淘宝虚拟试衣间，日均处理超 100 万次请求，用户转化率提升 18%。
待优化点
- 硬件门槛高
4K 分辨率生成需 RTX 4090 及以上显卡，移动端体验受限。 - 复杂配饰处理不足
多层蕾丝、流苏等细节偶现粘连，需手动调整生成参数。 - 动态视频延迟
结合 Animate Anyone 生成 10 秒视频需 3-5 分钟，实时性待提升。
总结：Outfit Anyone 重新定义虚拟试衣标准，尤其适合电商、时尚设计领域；个人用户推荐通过在线Demo体验基础功能，深度开发需评估算力需求。