在视频广告行业，服装试穿一直是个棘手的问题。拍摄高质量的换装视频不仅成本高昂，而且技术难度也不容小觑。为了解决这一痛点，字节跳动与清华大学携手推出了DreamVVT，一个全新的视频换装模型，标志着AI模特时代的到来。
DreamVVT的核心技术基于Diffusion Transformer（DiTs），采用了创新的两阶段生成框架。该框架不仅解决了复杂场景下生成视频的难题，还能够支持任意类型的服装、剧烈的人物或相机运动以及各种风格的输入。相较于现有技术，DreamVVT在服装细节保真度、时序一致性等方面均显著领先，刷新了该领域的SOTA（State of the Art）记录。
视频虚拟试穿（VVT）技术的目标是将任何服装“穿”在视频中的人物身上，这一理念正在逐渐成为电商、广告和娱乐产业的焦点。然而，现有技术通常依赖稀缺的“服装-视频”成对训练数据，导致在360度旋转、镜头剧烈运镜或背景动态变化的复杂场景下，生成的视频往往出现服装细节崩坏、纹理丢失和时序抖动等问题。
DreamVVT的出现恰恰为这些问题提供了创新的解决方案。其分阶段框架的设计使得模型能够充分利用海量非成对数据进行学习，同时灵活融合预训练模型的先验知识。通过将静态的关键帧试穿与视频语言模型（Video LLM）的推理能力相结合，DreamVVT在生成时序稳定的高保真换装视频方面表现出色。
具体而言，DreamVVT的第一阶段负责生成高质量的换装关键帧，通过智能关键帧采样和多帧换装参考图的生成，确保了换装后的参考图在细节上高度一致。而在第二阶段，模型结合多种模态信息生成最终的换装视频，包括动作、视觉、文本和外观信息，确保了视频的真实感和连贯性。
在实验验证中，DreamVVT在多样化的真实场景下表现优异，尤其在服装细节保留、物理真实感和时序一致性等方面均超越了现有的所有方法。这一技术的突破，预示着视频虚拟试穿技术正逐步走向成熟，未来将在电商和泛娱乐行业中大放异彩。
总结来说，DreamVVT不仅是技术上的一次重大进步，更是对未来电商和广告行业的一次深远影响。随着这项技术的不断发展，我们有理由相信，虚拟试穿将会成为用户购物体验中的重要组成部分，带来更为真实和便捷的购物方式。返回搜狐，查看更多