TryOnDiffusion 是谷歌推出的一款基于擴散模型的虛擬試衣技術，旨在為用戶提供高質量、逼真的試衣體驗。該技術通過結合兩個UNet（Parallel-UNet）網絡，實現了在保留服裝細節的同時，適應人體姿勢和形狀變化的能力。這一創新方法解決了傳統虛擬試衣技術在細節保持和姿勢適應方面的局限性，達到了業界領先的性能。

TryOnDiffusion官網入口網址：https://tryondiffusion.github.io/

TryOnDiffusion項目開源地址：https://github.com/fashn-AI/tryondiffusion

TryOnDiffusion 的核心技術基于擴散模型（Diffusion Model），利用了谷歌的全球購物信息數據庫（Shopping Graph）進行訓練。該模型通過交叉注意力機制（Cross-Attention Mechanism）實現了隱式形變和混合，能夠處理復雜的身體姿態和服裝細節。此外，TryOnDiffusion 還采用了并行UNet架構，將每張圖像發送到單獨的神經網絡進行處理，從而提高了生成圖像的質量和效率。

TryOnDiffusion 的應用場景非常廣泛，主要面向時尚設計師、服裝零售商和消費者。它不僅能夠生成高質量的試衣圖像，還能展示不同膚色、體型和發型的模特示意圖，幫助用戶更好地了解服裝的實際效果。目前，TryOnDiffusion 已經在Anthropologie、H&M、LOFT等電商網站上線，并且支持微調定制，用戶可以通過顏色、風格和圖案等輸入進行優化。

TryOnDiffusion 的開發過程涉及多個階段，包括初步實現、數據收集、計算資源準備、最終實現和準備訓練等。該項目還提供了詳細的代碼和文檔，方便開發者進行二次開發和應用。例如，GitHub 上的開源項目提供了 TryOnDiffusion 的 PyTorch 實現，用戶可以訪問https://github.com/fashn-AI/tryondiffusion進行學習和使用。

TryOnDiffusion 通過其先進的技術架構和強大的應用潛力，為虛擬試衣領域帶來了革命性的變化。它不僅提升了用戶的購物體驗，還為時尚電商行業提供了新的解決方案，推動了個性化定制和虛擬現實技術的發展。