種政 投稿自 凹非寺

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只需兩張圖像，不到30秒，就能讓馬斯克穿牛仔走紅毯~

或者讓寡姐帶貨國風Polo衫~

就是二次元換裝也不在話下。

來自中山大學、Pixocial等機構聯合發布輕量化模型架構CatVTON。他們是以Stable Diffusion v1.5 inpainitng為基礎模型。

來看看更多效果。

用擴散模型進行虛擬試衣

CatVTON可以實現傳統平鋪服裝圖到人物的換裝。

不管是上衣、褲子、裙子，還是套裝，各種不同品類服裝都可以。

其形狀和紋理都能保持較高的一致性。

另外，CatVTON 還可以實現人物A到人物B的換裝。

無需顯式地指定類別，根據 Mask 的不同即可完成目標服裝的試穿，支持單獨的上衣、褲子、裙子或者全身多件服裝同時更換 。

既然如此，那又是如何實現的呢？

輕量化模型架構

CatVTON 在功能上豐富多樣， 但其模型架構卻十分簡潔高效：

2個網絡模塊（VAE+UNet） 899.06M總參數量 < 8G推理顯存（輸出圖像 1024×768 ）

輕量化的架構來源于 CatVTON 對現有方法模塊冗余的觀察：

基于Warping的方法依靠幾何匹配對服裝進行形變再利用試穿模塊融合，結果生硬不自然； 基于擴散模型的方法引入ReferenceNet，加重了訓練和推理的負擔；

具體而言，CatVTON 通過在輸入上把人物、服裝在通道維度拼接（Concatenate），在結構上擺脫了對額外的 ReferenceNet 的依賴，跳過了對圖像虛擬試衣來說沒有顯著幫助的文本交叉注意力，同時也不需要任何額外的圖像編碼器來輔助生成。

下表詳細地比較了不同方法與 CatVTON 的模塊數量、參數量、可訓練參數量、顯存占用、推理條件。

在網絡模塊上，CatVTON 只需要 VAE+UNet，無需任何額外的編碼器；在模型總參數量上，CatVTON 比其他方法至少縮減了44%；在顯存占用上，CatVTON 也只有其他方法的一半甚至更低，體現了 CatVTON 在模型架構輕量化上的優勢。

△模型高效性相關項詳細比較

在訓練上，CatVTON 探究了在將預訓練擴散模型遷移到 TryOn 任務時去噪 UNet 中真正起作用的模塊。

首先，去噪 UNet 在結構上是由不同特征尺度的ResNet 和 Transformer Blocks 堆疊而成（如下圖）。其中 ResNet 是卷積網絡，具有空間不變性，適用于特征的提取，并不負責跨空間的特征交互，這一部分在擴散模型進行大規模預訓練時，已經具備了足夠的特征編碼能力，因此與遷移到 TryOn任務關聯性不強。

Transformer Block 內部結構又可以細化為三個部分：Self Attention, Cross Attention 和 FFN。其中Cross Attention在 T2I 任務中用于與文本信息交互，FFN 起到特征映射的作用，因此與服裝、人物特征交互最相關的便是 Self Attention。

理論上確定了需要訓練的模塊后，在實驗上，CatVTON 文中還進行了消融，發現對 UNet、Transformer Block 和 Self Attention 分別進行解鎖訓練，其可視化結果并沒有明顯的差異，同時在指標上也十分接近，驗證了“Self Attention是將預訓練擴散模型遷移到 TryOn 任務的關鍵模塊”的假設。

最后通過理論和實驗鎖定的Self Attention 部分，只有49.57M 參數，僅占總參數量 5.71%的部分，對其進行微調，就可以實現逼真的試穿效果，在上一節表格中可以看到，相較于其他方法，CatVTON 將可訓練參數量減少了10 倍以上。

最后總結，CatVTON重新思考和設計了基于擴散模型的虛擬試穿框架，將多任務、多品類的虛擬試衣集成到同一模型中，以輕量化的框架和參數高效的訓練策略實現了SOTA的試穿效果，降低了模型的訓練、推理計算需求，更有利于虛擬試衣模型走向落地與應用。

項目主頁:

https://zheng-chong.github.io/CatVTON

論文地址:

https://arxiv.org/abs/2407.15886

—完—

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