SwapNet

上传人物和衣服照片，一键生成试穿效果

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 116 🐛 待处理 17 👀 关注 1 ⚠️ 作者已归档（停止维护）
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 389
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，可自行部署，完全免费。

项目预览

SwapNet 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队andrewjong
GitHubhttps://github.com/andrewjong/SwapNet
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，可自行部署，完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型computer-vision,deep-learning,gan,image-generation,pix2pix,virtual-try-on
GitHub 星标★ 389
上线时间2019-08-27 00:00:00
代码更新2022-12-05
仓库体积1.8 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 389

核心亮点

  • 提供完整的 PyTorch 复现代码，便于学术研究和二次开发
  • 支持 Docker 部署，降低环境配置门槛
  • 基于经典 pix2pix 架构，算法原理清晰易懂

不足之处

  • 生成图像分辨率较低，细节和纹理保真度有限
  • 对复杂姿态和遮挡场景鲁棒性不足
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 电商平台虚拟试衣间原型开发
  • 学术研究：服装迁移与图像生成算法对比
  • 个人开发者学习 GAN 在图像编辑中的应用

替代项目

VITON-HD、ClothFlow、HR-VITON

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