一、AI 虚拟试衣技术进展
- Meta 的 Leffa 方法突破：传统生成可控人物图像方法存在缺陷，参考图像细节纹理易扭曲。Meta 研发的 Leffa 方法通过精准引导目标查询聚焦参考图像关键区，成功攻克细节失真难题，在虚拟试穿与姿势转移应用中表现卓越，具备通用性，可提升多扩散模型性能，开启人物图像生成新时代。其功能涵盖可控人物图像生成、虚拟试穿、姿势转移及高质量图像生成，项目地址为 https://github.com/franciszzj/Leffa，在线体验地址是 https://huggingface.co/spaces/franciszzj/Leffa，效果可与近期同类 AI 虚拟试衣应用媲美。
- 多种 AI 虚拟试衣应用列举
- 可图 AI 试衣：源自快手科技，免费于 ModelScope 平台使用（https://www.modelscope.cn/studios/Kwai-Kolors/Kolors-Virtual-Try-On），用户依次上传人物图片、服装图片后点击“AI 试衣”可得试衣结果。
- 可灵 AI 试衣：可灵 AI 平台新增功能，用户上传一张服装图与一张模特图，一键生成贴合模特试穿效果，支持全流程素材生成，可单独或同时更换上下衣，借助“扩图”生成多种比例试衣图片、“图生视频”创作模特试衣视频，相关信息见 https://klingai.kuaishou.com/release-notes。
- Outfit Anyone：阿里开源一键换衣虚拟试穿项目（https://humanaigc.github.io/outfit-anyone/）。
- IMAGDressing：有其专属项目地址（https://github.com/muzishen/IMAGDressing），虚拟试衣（VTON）任务聚焦消费者体验，经局部图像修复生成真实试衣图像，但现有技术未满足商家对服装、面部、姿势和场景灵活控制需求，遂定义虚拟穿搭（VD）任务生成固定服装下可编辑人像。
- OOTDiffusion：项目地址为 https://github.com/levihsu/OOTDiffusion。
- KIVISENSE 的 AR 虚拟试衣：借 3D 和 AR 技术打造数字化私人衣橱（https://tryon.kivisense.com/blog/zh/ar-solution-clothes-cn/），上传产品图片，AI 模特展示服装上身效果，优化购物体验、降退货率、促销售转化，助时尚品牌数字化升级，对上传图片格式（小于 10MB、最长边小于 4000px）及拍摄要求（服装平整无遮挡、单图单衣、正面图、非模特或人台图）有明确规定，如 https://www.piccopilot.com/zh/tools/tryon 所示。
二、未大规模落地原因剖析
- 学术与应用脱节困境：现实购物场景复杂，特殊体型、复杂姿势或特殊材质（如透明、反光、褶皱面料）服装及多变款式使精准真实试穿效果生成困难。当前技术难以妥善处理此类复杂情形，致使试穿效果不佳，影响用户体验，引发用户流失，阻碍技术在电商领域大规模应用。
- 隐私与精准性难题：AI 试衣为实现个性化需获取人体数据（如身高、体重、三围）或用户照片，这涉及隐私争议。且用户提供数据易不准确，影响试衣精准度。如 Meta 开源模型处理不同身材者时，细节处理欠佳，难以精准呈现试穿效果，削弱用户对技术的信任与接受度。
- 服装数据挑战艰巨：服装领域款式、尺码、颜色繁多，构建完备数据库标注成本高昂。同时，时尚潮流更迭迅速，持续追踪、获取并整合新款式与流行元素数据以更新 AI 试衣系统任务艰巨，需大量资源投入与技术维护，限制技术在电商场景的规模化商业落地进程。