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引言

随着虚拟现实和增强现实技术的飞速发展，视频虚拟试穿（VVT）已成为时尚产业的一大创新领域。然而，现有的VVT方法在服装细节和时间一致性方面仍存在诸多不足。为了解决这些问题，Johanna Karras等人提出了Fashion-VDM，一种基于视频扩散模型（VDM）的新型视频虚拟试穿技术。本文将详细介绍Fashion-VDM的工作原理、关键技术和实验结果。

背景与挑战

视频虚拟试穿的目标是在保持人物身份和运动的同时，生成高质量的试穿视频。然而，这一任务面临着诸多挑战：

1. 1.细节保留：生成的视频需要精确地呈现服装的纹理和细节。
2. 2.时间一致性：视频中的每一帧都需要与前后的帧保持一致，以确保流畅的视觉效果。
3. 3.身份和运动保留：生成的视频应保留原始人物的身份特征和运动轨迹。

Fashion-VDM的工作原理

1. 渐进式时间训练

Fashion-VDM采用渐进式时间训练策略，逐步增加视频帧的长度进行训练。首先预训练一个图像模型，然后逐步增加视频帧的长度进行训练。这种方法有助于模型更好地捕捉时间依赖性和细节信息。

2. Split Classifier-Free Guidance

为了增加对条件输入的控制，F