SwapNet

上传人物和衣服照片，一键生成试穿效果

SwapNet 是一个基于深度学习的虚拟试衣开源项目，实现了 Raj 等人 2018 年提出的 SwapNet 算法，并提供了 PyTorch 复现版本，同时支持 Docker 容器化部署。该项目主要解决线上购物时无法试穿衣服的痛点，用户只需提供人物图像和服装图像，模型即可自动将服装迁移到人物身上，生成自然的试穿效果。其核心能力包括人体姿态估计、服装变形与纹理映射，以及基于 pix2pix 框架的图像生成，能够处理不同体型和姿势的适配。项目代码结构清晰，包含训练和推理脚本，适合研究人员和开发者快速上手实验。由于是早期项目，星标数 390，社区活跃度一般，但为虚拟试衣领域提供了可参考的基线实现。