MagicTryOn：基于扩散 Transformer 的服装保真视频虚拟试穿开源框架
一、MagicTryOn是什么？
MagicTryOn是一个开源的视频虚拟试穿框架，其核心定位是“基于扩散Transformer的服装保真型虚拟试穿工具”——区别于传统仅支持单张图像的虚拟试穿方案，该框架首次将“大规模视频扩散模型”与“服装细节保留”深度结合，实现从单图到连续视频的高保真试穿效果。
从项目背景来看，传统虚拟试穿技术存在两大核心局限：一是时空一致性差（视频试穿时连续帧中服装位置、褶皱不连贯），二是服装保真度低（试穿后服装图案、纹理、结构细节丢失）。MagicTryOn通过扩散Transformer的全自注意力机制解决时空关联问题，再以“粗到细策略+掩码损失”保障服装细节，填补了“视频级高保真虚拟试穿”的开源技术空白。
项目的关键时间节点与定位可通过下表清晰呈现：
| 维度 | 核心信息 |
|---|---|
| 开发团队 | vivo Camera Research（ vivo影像研究团队） |
| 技术定位 | 扩散Transformer驱动的视频虚拟试穿框架 |
| 发布时间 | 2025年5月27日：ArXiv论文发布；2025年6月9日：代码与预训练权重开源 |
| 许可证类型 | Creative Commons BY-NC-SA 4.0（非商业用途可自由使用、修改，需保留署名） |
| 核心解决痛点 | 1. 视频试穿时空不一致；2. 服装细节（图案、纹理、结构）丢失 |
| 目标用户 | 计算机视觉研究者、虚拟试穿技术开发者、电商内容创作者（非商业场景） |
与传统虚拟试穿方案相比，MagicTryOn的核心差异如下：
| 对比维度 | 传统虚拟试穿方案 | MagicTryOn |
|---|---|---|
| 支持输入类型 | 以单张图像为主，视频支持有限 | 图像、视频、自定义多模态输入（含线图、姿态） |
| 时空一致性处理 | 无专门机制，视频帧易脱节 | 全自注意力建模时空关联，连续帧连贯 |
| 服装保真策略 | 多依赖简单图像融合，细节易丢失 | 粗到细保留+掩码感知损失，细节还原度高 |
| 开源性与可扩展性 | 闭源工具多，开源方案功能单一 | 全代码开源，支持自定义试穿与二次开发 |
| 预训练模型支持 | 多基于小型卷积模型，效果有限 | 基于Wan2.1-14B大规模扩散Transformer，效果更优 |
二、MagicTryOn的功能特色
MagicTryOn的功能体系围绕“高保真”“多场景”“易扩展”三大目标设计，涵盖核心试穿功能与技术特色两大模块，具体如下：
2.1 核心试穿功能：覆盖图像、视频、自定义三大场景
MagicTryOn提供三类试穿能力，可满足不同用户的使用需求，具体功能细节如下表所示：
| 功能模块 | 核心能力 | 关键脚本/配置 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 图像试穿 | 输入“人像图像+服装图像”，生成单张试穿结果；支持“高配置”（画质优）与“低配置”（速度快）两种模式 |
高配置：inference/image_tryon/predict_image_tryon_up.py；低配置：predict_image_tryon_low.py | 电商商品详情页单图展示、快速试穿预览 |
| 视频试穿 | 输入“人像视频+服装图像”，生成连续帧试穿视频；保障帧间服装位置、褶皱一致性 |
高配置：inference/video_tryon/predict_video_tryon_up.py；低配置：predict_video_tryon_low.py | 短视频平台服装展示、直播虚拟换装 |
| 自定义试穿 | 支持用户上传自有“人像视频/图像+服装”，需完成5步预处理（含服装描述、线图提取等），实现个性化试穿 |
预处理脚本：get_garment_caption.py（描述生成）、AniLines/infer.py（线图提取）等；推理脚本：predict_video_tryon_customize.py | 设计师服装上身预览、个人自定义换装创作 |
以“自定义试穿”为例，其核心优势在于“支持多模态输入调控”——用户可通过“服装描述文本”（如“红色条纹衬衫，袖口有白色纽扣”）、“服装线图”（突出服装结构）、“DensePose姿态”（精准对齐人体与服装）进一步优化试穿效果，解决传统试穿中“服装与人体贴合度差”的问题。
2.2 技术特色：四大核心技术保障高保真效果
MagicTryOn的技术特色直接服务于“时空一致性”与“服装保真”两大核心目标，具体技术亮点如下：
（1）Wan2.1扩散Transformer：强大多模态骨干网络
MagicTryOn采用Wan2.1-I2V-14B作为基础骨干网络，该模型是专为视频生成设计的大规模扩散Transformer，具备两大优势：
支持多模态输入：可同时处理图像、文本、姿态等信号，为试穿提供多维度调控能力；
视频生成能力强：原生支持视频帧间关联建模，避免传统“图像拼接成视频”的脱节问题。
（2）全自注意力机制：解决视频时空一致性
传统视频试穿多采用“单帧独立处理+简单拼接”的方式，导致连续帧中服装位置、褶皱不连贯。MagicTryOn通过全自注意力机制，将视频的所有帧作为一个整体序列处理：
空间注意力：建模单帧内“人体区域-服装区域”的关联，确保服装贴合人体；
时间注意力：建模不同帧间服装的位置、形态变化，确保连续帧中服装过渡自然（如走路时衣角摆动连贯）。
（3）粗到细服装保留策略：还原服装细节
为避免试穿过程中服装图案、纹理、结构丢失，MagicTryOn设计“粗到细两阶段保留策略”：
粗调阶段（Coarse Garment Preservation）：基于服装掩码与人体姿态，确定服装在人体上的大致位置与轮廓，确保“服装不跑偏”；
细调阶段（Fine Garment Preservation）：结合服装线图（结构信息）、CLIP特征（纹理信息），优化服装细节（如条纹对齐、纽扣位置还原），实现“细节不丢失”。
（4）掩码感知损失：强化服装区域保真
MagicTryOn引入掩码感知损失（Mask-Aware Loss） ，专门针对“服装区域”优化模型训练：
原理：通过服装掩码（标注服装的像素范围），让模型在训练时对“服装区域”的误差惩罚更重，对“背景/人体非覆盖区域”的误差惩罚更轻；
效果：确保模型优先保障服装区域的画质与细节，避免“服装模糊但背景清晰”的反常识结果。
三、MagicTryOn的技术细节
MagicTryOn的技术架构围绕“输入处理-骨干网络-输出生成”三大模块展开，核心依赖扩散Transformer与多模态融合技术，具体架构与关键模块解析如下：
3.1 整体技术架构
MagicTryOn的架构可分为“多模态输入层”“特征编码层”“Wan2.1扩散Transformer层”“服装保留层”“输出生成层”五大模块，其流程如下图所示（文字描述）：
[多模态输入] → [特征编码] → [Wan2.1扩散Transformer] → [粗到细服装保留] → [试穿结果输出] （人像/服装/视频 （CLIP/T5/DensePose （全自注意力建模 （掩码感知损失优化 （图像/视频） 线图/文本描述） 特征提取） 时空关联） 服装细节）
各模块的输入输出与核心作用如下表所示：
| 架构模块 | 输入内容 | 核心处理逻辑 | 输出内容 |
|---|---|---|---|
| 多模态输入层 | 1. 人像数据（图像/视频）；2. 服装数据（图像+描述文本+线图）；3. 姿态数据（DensePose/OpenPose） | 数据格式统一（如视频转帧、图像resize）、异常值过滤（如模糊图像剔除） | 标准化的多模态数据（图像：256×256/512×512；视频：30fps，帧长≤60） |
| 特征编码层 | 多模态输入层输出的标准化数据 | 1. 图像/视频：CLIP模型提取视觉特征；2. 文本描述：T5模型提取文本特征；3. 线图/DensePose：卷积网络提取结构/姿态特征 | 统一维度的多模态特征向量（维度：1024） |
| Wan2.1扩散Transformer层 | 特征编码层输出的特征向量 | 1. 全自注意力层：建模时空关联；2. 扩散采样层：基于噪声预测生成试穿特征；3. 残差连接：缓解梯度消失 | 初步试穿特征（含人体与服装的融合信息，但细节待优化） |
| 服装保留层 | 初步试穿特征、服装掩码、服装线图特征 | 1. 粗调：掩码定位服装区域，调整服装轮廓；2. 细调：线图特征优化细节；3. 掩码感知损失计算与反向传播 | 高保真试穿特征（服装细节与时空一致性达标） |
| 输出生成层 | 高保真试穿特征 | 1. 图像：特征转图像（反卷积+归一化）；2. 视频：帧序列拼接+帧率调整（30fps） | 最终试穿结果（图像：PNG/JPG；视频：MP4） |
3.2 关键技术模块深度解析
（1）Wan2.1扩散Transformer骨干网络
Wan2.1是MagicTryOn的“核心动力”，其本质是一个视频专用扩散Transformer，区别于传统图像扩散模型（如Stable Diffusion），主要优化点如下：
视频适配的扩散过程：传统扩散模型仅处理单张图像，Wan2.1将“时间步”与“视频帧索引”结合，让模型学习“帧间变化规律”；
高效注意力计算：采用“时空分块注意力”（Spatio-Temporal Blocked Attention），在保证效果的同时降低计算量（支持处理≤60帧的视频）；
多模态融合接口：原生支持视觉、文本、姿态特征的融合，无需额外适配层，简化多模态试穿流程。
（2）粗到细服装保留策略的具体实现
该策略是保障服装细节的核心，具体分为两个阶段：
粗调阶段：
输入“服装掩码”（标注服装的像素范围）与“人体姿态关键点”（如肩膀、腰部位置）；
通过“姿态对齐算法”，将服装掩码映射到人体对应的区域（如衬衫掩码映射到人体上身区域）；
生成“粗调服装特征”，确保服装与人体的大致位置匹配（避免服装穿在“身体外”）。
细调阶段：
输入“服装线图”（由AniLines工具提取，含服装的领口、袖口、下摆等结构信息）；
计算“线图特征与粗调服装特征的差异”，通过卷积网络优化粗调特征，让服装结构与线图一致；
引入CLIP视觉特征，对比“原始服装图像”与“试穿特征”的纹理相似度，确保图案、颜色不偏差。
（3）掩码感知损失的数学逻辑
掩码感知损失（L_mask）的核心是“差异化惩罚误差”，其计算公式如下：
L_mask = α × L_cloth + β × L_other
其中：
L_cloth：服装区域的损失（采用MSE损失，计算试穿结果与原始服装的像素差异）；
L_other：非服装区域的损失（采用L1损失，计算试穿结果与原始人像的像素差异）；
α、β：权重系数（MagicTryOn中默认α=5.0，β=1.0），确保模型优先优化服装区域。
通过该损失函数，模型在训练时会“重点关注服装区域的误差”，从而提升服装保真度。
3.3 依赖的第三方工具与模型
MagicTryOn的功能实现依赖多个开源工具与预训练模型，这些工具主要用于“多模态输入预处理”，具体如下表所示：
| 工具/模型名称 | 提供方/来源 | 在MagicTryOn中的作用 | 部署要求 |
|---|---|---|---|
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct | 阿里云（Qwen系列） | 生成服装描述文本（输入服装图像，输出如“蓝色牛仔外套，翻领设计”的caption） | 需要下载预训练权重，部署时需指定模型路径 |
| AniLines-Anime-Lineart-Extractor | 开源项目（GitHub） | 提取服装线图（从服装图像中分离出结构线条，用于细调阶段的服装结构保留） |
权重需放入inference/customize/AniLines/weights目录 |
| SCHP（Softmax Confidence with Hard Pixel Mining） | 开源项目（GitHub） | 生成服装掩码（标注服装的像素范围，用于粗调阶段的区域定位） | 需要下载预训练 checkpoint，部署时指定路径 |
| DensePose | Facebook AI Research（FAIR） | 生成人体UV坐标（精准描述人体表面每个像素的位置，用于服装与人体的贴合对齐） |
依赖detectron2框架，需执行run.sh脚本部署 |
| detectron2 | Facebook AI Research（FAIR） | 提供DensePose的运行环境（含姿态检测、坐标计算的基础组件） | 需通过官方命令安装（参考FAIR文档） |
| OpenPose | CMU Perceptual Computing Lab | 辅助生成人体姿态关键点（用于粗调阶段的服装位置对齐） | 可选依赖，若SCHP效果不佳可替换使用 |
四、MagicTryOn的应用场景
MagicTryOn的应用场景围绕“非商业用途”展开，覆盖电商、内容创作、时尚设计、科研教育四大领域，具体场景与价值如下表所示：
| 应用领域 | 具体场景描述 | 核心价值 | 操作流程示例 |
|---|---|---|---|
| 电商内容创作 | 服装商家（非商业推广）制作“虚拟试穿视频”，用于社交媒体（如小红书、抖音）展示商品 | 1. 无需实拍模特，降低拍摄成本；2. 快速生成多风格试穿视频（如不同身材人像试穿） | 1. 准备“空白人像视频+服装图像”；2. 运行视频试穿脚本；3. 导出视频用于社交发布 |
| 短视频/直播 | 内容创作者制作“虚拟换装短视频”（如“一键换汉服”“日常穿搭展示”） | 1. 无需实际穿搭，提升创作效率；2. 服装细节还原度高，内容真实感强 | 1. 拍摄个人空白人像视频；2. 自定义试穿（生成服装描述+线图）；3. 生成换装视频 |
| 时尚设计 | 设计师预览“设计稿上身效果”（如将手绘服装稿转为图像，试穿到人像上） | 1. 无需制作实物样品，降低设计成本；2. 快速调整设计细节（如颜色、图案） | 1. 将设计稿转为服装图像；2. 生成服装线图与描述；3. 运行图像试穿脚本查看效果 |
| 计算机视觉研究 | 研究者基于该框架优化“虚拟试穿算法”（如改进服装保留策略、提升时空一致性） | 1. 开源代码提供基础架构，减少重复开发；2. 预训练权重可直接用于微调实验 | 1. 基于现有代码修改“服装保留模块”；2. 用自定义数据集微调模型；3. 对比实验效果 |
场景案例：设计师服装上身预览
某时尚设计学生想预览“手绘牛仔外套”的上身效果，操作流程如下：
准备输入数据：
空白人像图像（从网络下载无版权的空白上身人像）；
服装图像（将手绘牛仔外套扫描为数字图像，分辨率512×512）；
预处理步骤：
运行
get_garment_caption.py，生成服装描述：“蓝色牛仔外套，翻领设计，袖口有纽扣，背后有刺绣图案”；运行
AniLines/infer.py，提取牛仔外套的线图（突出翻领、袖口结构）；运行
gen_mask/app_mask.py，生成服装掩码（标注牛仔外套的像素范围）；
推理步骤：
运行图像试穿脚本（
predict_image_tryon_up.py）；查看输出结果，若刺绣图案不清晰，调整细调阶段的CLIP特征权重；
输出应用：
将试穿结果插入设计报告，或分享到设计社区获取反馈。
五、MagicTryOn的使用方法
MagicTryOn的使用流程分为“环境配置→权重下载→推理（图像/视频/自定义试穿）”三大步骤，每个步骤需严格按照要求操作，避免报错。
5.1 环境配置：基于Conda创建专属环境
MagicTryOn对环境依赖要求严格，需确保Python、CUDA、PyTorch版本匹配，具体步骤如下：
（1）基础环境要求
| 依赖项 | 版本要求 | 说明 |
|---|---|---|
| Python | 3.12.9 | 官方推荐版本，其他版本可能导致依赖安装失败 |
| CUDA | 12.3 | 需与PyTorch版本匹配，低于12.3可能不支持Flash Attention |
| PyTorch | 2.2 | 官方测试版本，建议通过官网命令安装（确保CUDA支持） |
| 显卡内存 | ≥16GB（图像试穿）/ ≥24GB（视频试穿） |
低于该配置可能导致内存溢出，可尝试低配置脚本（low.py） |
（2）环境创建步骤
安装Conda（若未安装）： 从Anaconda官网下载对应系统（Windows/Linux）的Conda，按向导安装。
创建并激活Conda环境： 打开终端（Linux）或Anaconda Prompt（Windows），执行以下命令：
# 创建环境（指定Python版本） conda create -n magictryon python==3.12.9 # 激活环境 conda activate magictryon
安装依赖包（两种方式任选其一）：
方式1：通过
requirements.txt安装（推荐，速度快）：bash # 克隆项目仓库（若未克隆） git clone https://github.com/vivoCameraResearch/Magic-TryOn.git cd Magic-TryOn # 安装依赖 pip install -r requirements.txt方式2：通过
environment.yaml安装（自动匹配环境，适合新手）：bash conda env create -f environment.yaml
解决Flash Attention安装问题： 若执行
pip install -r requirements.txt时Flash Attention安装失败（常见于Windows或CUDA版本不匹配），需手动下载对应版本的whl包安装：
下载地址：Flash Attention官方下载页
选择匹配版本：需对应Python（cp312）、CUDA（cu12）、PyTorch（torch2.2），如
flash_attn-2.7.3+cu12torch2.2cxx11abiFALSE-cp312-cp312-linux_x86_64.whl安装命令：
bash pip install flash_attn-2.7.3+cu12torch2.2cxx11abiFALSE-cp312-cp312-linux_x86_64.whl
5.2 权重下载：从Hugging Face获取预训练模型
MagicTryOn的预训练权重（MagicTryOn14BV1）托管在Hugging Face，需通过命令下载到本地，步骤如下：
进入项目根目录：
cd Magic-TryOn
执行下载命令（使用HF镜像加速，避免连接超时）：
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com huggingface-cli download LuckyLiGY/MagicTryOn --local-dir ./weights/MagicTryOn_14B_V1
验证下载结果： 下载完成后，
./weights/MagicTryOn_14B_V1目录下应包含以下文件：
model.safetensors（模型权重文件，约28GB）；config.json（模型配置文件）；tokenizer_config.json（Tokenizer配置文件）。
若下载中断，可重新执行命令，Hugging Face CLI会自动续传。
5.3 推理步骤：图像、视频、自定义试穿
（1）图像试穿：快速生成单张试穿结果
适用场景：需快速预览单张服装试穿效果（如设计稿预览）。
操作步骤：
准备输入数据：
在
datasets目录下创建image_tryon文件夹，内部按以下结构存放数据：datasets/image_tryon/ ├── person.jpg # 空白人像图像（无服装） └── cloth.jpg # 服装图像
修改参数（可选）： 打开
inference/image_tryon/predict_image_tryon_up.py，可调整以下参数：
image_size：输出图像尺寸（默认512×512，可改为256×256提升速度）；num_inference_steps：扩散采样步数（默认50，步数越多效果越好但速度越慢）；cloth_path/person_path：若输入路径与默认不同，需修改为实际路径。
执行推理命令：
高配置（优先画质）：
bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python inference/image_tryon/predict_image_tryon_up.py低配置（优先速度，适合低显存显卡）：
bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python inference/image_tryon/predict_image_tryon_low.py（注：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0指定使用第1块显卡，若只有1块显卡则设为0）
查看结果： 输出结果默认保存在
inference/image_tryon/results目录下，文件名为tryon_result.jpg。
（2）视频试穿：生成连续帧试穿视频
适用场景：需制作试穿短视频（如电商社交展示）。
操作步骤：
准备输入数据：
在
datasets目录下创建video_tryon文件夹，内部按以下结构存放数据：datasets/video_tryon/ ├── person.mp4 # 空白人像视频（30fps，时长≤10秒） └── cloth.jpg # 服装图像
修改参数（可选）： 打开
inference/video_tryon/predict_video_tryon_up.py，可调整以下参数：
video_fps：输出视频帧率（默认30fps）；max_frames：处理的最大帧数（默认300，对应10秒视频）；cloth_path/person_video_path：修改为实际输入路径。
执行推理命令：
高配置：
bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python inference/video_tryon/predict_video_tryon_up.py低配置：
bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python inference/video_tryon/predict_video_tryon_low.py
查看结果： 输出视频默认保存在
inference/video_tryon/results目录下，文件名为tryon_result.mp4。
（3）自定义试穿：支持自有数据的个性化试穿
适用场景：需使用自定义人像/服装数据（如个人换装、设计稿试穿），需完成5步预处理。
操作步骤总览：
预处理1：生成服装描述 → 预处理2：提取服装线图 → 预处理3：生成服装掩码 → 预处理4：构建Agnostic表示 → 预处理5：获取DensePose → 执行推理
详细步骤：
预处理1：生成服装描述（Caption）
作用：为服装添加文本描述，辅助模型理解服装特征；
准备数据：将服装图像放入
datasets/garment/vivo/vivo_garment目录；执行命令：
bash python inference/customize/get_garment_caption.py输出：在服装图像目录下生成
caption.txt，包含服装描述文本。
预处理2：提取服装线图（Line Map）
作用：提供服装结构信息，优化细调阶段的细节保留；
准备工作：
从AniLines官网下载预训练权重；
将权重放入
inference/customize/AniLines/weights目录；执行命令：
bash python inference/customize/AniLines/infer.py --dir_in datasets/garment/vivo/vivo_garment --dir_out datasets/garment/vivo/vivo_garment_anilines --mode detail --binarize -1 --fp16 True --device cuda:1输出：
vivo_garment_anilines目录下生成服装线图（如cloth_line.png）。
预处理3：生成服装掩码（Mask）
作用：标注服装区域，用于粗调阶段的位置对齐；
准备工作：
下载掩码生成模型checkpoint，放入
inference/customize/gen_mask/ckpt目录；按以下结构整理人像视频（需将视频命名为
video.mp4）：datasets/person/customize/ ├── video/ │ ├── 00001/ │ │ ├── video.mp4 # 自定义人像视频 └── image/（若为图像试穿则准备此目录）视频转图像帧：
bash python inference/customize/video2image.py（输出：00001/images目录下生成帧图像，如0000.png）生成掩码：
bash python inference/customize/gen_mask/app_mask.py（注：若试穿下装/连衣裙，需修改app_mask.py第65行：下装用"lower_body"，连衣裙用"dresses"）输出：
00001/masks目录下生成各帧的服装掩码。
预处理4：构建Agnostic表示（去服装人像）
作用：生成“无服装的人像特征”，避免原始服装干扰试穿结果；
执行命令：
bash python inference/customize/get_masked_person.py --image_folder datasets/person/customize/video/00001/images --mask_folder datasets/person/customize/video/00001/masks输出：
00001/agnostic目录下生成去服装人像帧。
预处理5：获取DensePose（人体UV坐标）
作用：精准对齐服装与人体，提升贴合度；
安装detectron2：
bash pip install detectron2 -f https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu123/torch2.2/index.html执行命令：
bash bash inference/customize/detectron2/projects/DensePose/run.sh输出：
00001/image-densepose目录下生成DensePose坐标文件。
生成自定义试穿视频：
图像帧转视频：
bash python inference/customize/image2video.py（输出：00001目录下生成mask.mp4、agnostic.mp4、densepose.mp4）执行推理：
bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python inference/video_tryon/predict_video_tryon_customize.py查看结果：输出视频保存在
inference/video_tryon/results/customize目录下。
六、常见问题解答（FAQ）
在使用MagicTryOn过程中，用户常遇到环境安装、权重下载、推理报错等问题，以下是高频问题的解决方案：
| 问题类别 | 常见问题 | 原因分析 | 解决方案 |
|---|---|---|---|
| 环境安装 | 安装Flash Attention时提示“CUDA版本不匹配” | Flash Attention的whl包版本与本地CUDA版本不一致（如本地CUDA 12.2，下载了CUDA 12.3的包） |
1. 查看本地CUDA版本（nvcc --version）；2. 从Flash Attention官网下载对应CUDA/Python/Torch版本的whl包；3. 手动安装：pip install 包名.whl |
| 权重下载 | 执行下载命令后提示“连接超时”或“HF镜像无法访问” | 网络问题（HF官网访问不稳定）或镜像地址失效 |
1. 更换HF镜像（如HF_ENDPOINT=https://mirror.sjtu.edu.cn/huggingface）；2. 手动从Hugging Face页面下载权重，解压到./weights/MagicTryOn_14B_V1目录；3. 检查网络代理是否正常 |
| 推理报错 | 运行试穿脚本时提示“Out of Memory (OOM)”（内存溢出） | 显卡内存不足（如用8GB显卡运行视频试穿） |
1. 切换为低配置脚本（如predict_video_tryon_low.py）；2. 降低image_size（如从512×512改为256×256）；3. 减少max_frames（视频试穿时，如从300改为100）；4. 启用梯度检查点（修改脚本中use_checkpoint=True） |
| 推理报错 | 提示“FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'datasets/xxx'” | 输入数据路径错误，或未按要求创建目录结构 |
1. 检查脚本中cloth_path/person_path是否与实际路径一致；2. 按“使用方法”中的要求创建目录结构（如datasets/image_tryon需包含person.jpg和cloth.jpg）；3. 确保预处理步骤（如视频转帧）已执行，生成所需文件 |
| 自定义试穿 | 生成的掩码与服装区域不匹配（如掩码覆盖人体而非服装） |
掩码生成模型未正确识别服装，或未修改app_mask.py中的服装类型参数 |
1. 确保服装图像背景简单（避免复杂背景干扰识别）；2. 若试穿下装/连衣裙，修改app_mask.py第65行的服装类型（"lower_body"或"dresses"）；3. 替换为OpenPose生成姿态，辅助掩码定位 |
| 结果质量 | 试穿结果中服装图案模糊、纹理丢失 | 细调阶段参数未优化，或CLIP特征权重不足 |
1. 增加num_inference_steps（如从50改为100）；2. 修改细调阶段的CLIP特征权重（在predict_video_tryon_customize.py中增大clip_weight参数）；3. 重新生成服装线图（使用--mode detail模式确保结构清晰） |
| 许可证问题 | 能否将MagicTryOn用于商业场景（如电商平台付费试穿服务） | 项目许可证为CC BY-NC-SA 4.0，禁止商业用途 | 1. 仅可用于非商业场景（如个人创作、科研）；2. 若需商业使用，需联系vivo Camera Research获取商业授权；3. 衍生作品需保留原作者署名，并采用相同许可证 |
七、相关链接
Hugging Face权重库：https://huggingface.co/LuckyLiGY/MagicTryOn
ArXiv论文：https://arxiv.org/abs/2505.21325
八、总结
MagicTryOn是vivo Camera Research推出的开源视频虚拟试穿框架，以“扩散Transformer（Wan2.1）”为核心，通过全自注意力机制解决视频试穿的时空一致性问题，结合“粗到细服装保留策略”与“掩码感知损失”保障服装细节保真度，支持图像试穿、视频试穿及自定义试穿三大场景。项目于2025年开源代码与预训练权重，基于CC BY-NC-SA 4.0许可证限非商业用途使用，依赖Qwen2.5-VL、AniLines、DensePose等工具实现多模态输入预处理，适用于电商内容创作、时尚设计预览、计算机视觉研究等领域。尽管当前仍有“Gradio App更新”“训练脚本发布”等待办事项，但已提供完整的推理流程与可扩展的代码架构，为开发者和研究者提供了高保真视频虚拟试穿的优质开源方案，有效填补了传统试穿技术在“视频一致性”与“服装保真”上的空白。
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