基于Wan2.1视频技术的MagicTryOn AI换衣框架视频版

MagicTryOn 是一个基于 Wan2.1 视频模型的视频虚拟试穿（Video Virtual Try-On，VVT）框架，由浙江大学、vivo 和博维智慧科技的研究团队提出。以下是其主要特点和工作原理：

核心架构

• 扩散 Transformer 替代传统 U-Net：MagicTryOn 采用了 Wan2.1 的扩散 Transformer 架构，相比传统的基于 U-Net 的扩散模型，具有更强的特征建模能力和多尺度融合机制，能够更有效地捕捉服装在连续帧中的动态变化。

• 统一的时空建模：通过内置的全自注意力机制，该模型能够同时对空间结构和时间动态进行建模，显著提升了视频的一致性和服装的真实感。

服装保留策略

• 粗粒度保留：在嵌入阶段，模型整合服装语义标记（如服装类别、颜色等），为生成过程提供全局指导。

• 细粒度保留：在去噪阶段，引入语义引导交叉注意力（SGCA）和特征引导交叉注意力（FGCA），分别注入服装的全局语义和局部细节信息，从而在动态过程中保留原始服装的细节。

损失函数优化

• 掩码感知损失函数：引入针对服装区域的掩码感知损失（Mask-Aware Loss），引导网络在优化过程中聚焦于服装区域，增强生成结果的真实感和稳定性。

技术流程

1. 输入：包括人物视频序列、姿态表示（如骨骼点）、服装无关区域的掩码和目标服装图像。

2. 编码阶段：人物视频和姿态信息通过 Wan 视频编码器映射为潜在空间表示，掩码图像被调整为掩码潜在表示，目标服装图像提取多级特征。

3. 去噪生成阶段：在扩散 Transformer 的去噪块中，通过语义引导交叉注意力和特征引导交叉注意力逐步注入服装信息，增强细节控制。

4. 解码阶段：最终由 Wan 视频解码器将生成的潜在表示还原为高质量的视频输出。

实验结果

• 数据集：在 VITON-HD、DressCode 和 ViViD 等数据集上进行了广泛测试。

• 性能表现：MagicTryOn 在多项指标上超越了现有的最先进技术，尤其是在时空一致性和服装细节保留方面表现出色。

• 实际场景应用：在大幅度运动场景（如舞蹈视频）中，MagicTryOn 能够很好地模拟服装与人体动作的自然互动。

项目资源

• 项目主页：https://vivocameraresearch.github.io/magictryon/。

• GitHub 代码：https://github.com/vivoCameraResearch/Magic-TryOn。

• 模型下载：https://huggingface.co/LuckyLiGY/MagicTryOn。

MagicTryOn 通过其创新的架构和策略，为视频虚拟试穿技术带来了新的突破，展现了在时尚、电商等领域的巨大应用潜力。