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内容提要
中山大学联合字节跳动智能创作数字人团队提出了一种多模态多参考虚拟试穿框架MMTryon，通过输入多个服装图像及指定穿法的文本指令生成高质量的组合试穿结果。该方案利用服装编码器和多模态注意机制，实现了真实自然的虚拟换装效果，消除了对服装精细分割的依赖。实验证明MMTryon优于现有方法，具有商业潜质与价值。
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关键要点
- 中山大学与字节跳动团队提出了MMTryon虚拟试穿框架。
- MMTryon通过输入多个服装图像和文本指令生成高质量试穿结果。
- 该框架消除了对服装精细分割的依赖，支持组合式换装。
- MMTryon利用强大的服装编码器和多模态注意机制，提升了换装效果的真实感。
- 研究团队预训练了服装编码器，利用文本查询激活对应区域特征。
- MMTryon设计了数据增强模式，构建了100万的增强数据集。
- 在复杂场景下的实验中，MMTryon优于现有方法，获得更高的用户评价。
- MMTryon能够根据文本和多件服装参考图生成高保真虚拟换装结果。
- 智能创作团队专注于计算机视觉和智能生成技术，支持多种产品线。
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