Voost

一个模型搞定穿脱衣服,双向虚拟换装更自然

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 27 👀 关注 41
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 344
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

Voost 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nxnai
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议NOASSERTION
技术栈/模型diffusion-models,diffusion-transformer,image-editing,image-generation,image-inpainting,virtual-try-off,virtual-try-on
GitHub 星标★ 344
上线时间2025-07-26 00:00:00
代码更新2026-05-15
仓库体积55.6 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

Voost 是一个基于扩散 Transformer 的统一框架,用于双向虚拟试穿(try-on)和虚拟脱衣(try-off)。它解决了传统虚拟试穿模型只能单向处理、且难以在保持服装细节和人物姿态的同时生成自然效果的问题。其核心能力包括:通过统一的扩散 Transformer 架构,同时支持将服装穿到模特身上和从模特身上移除服装;利用可扩展的模型设计,适应不同分辨率和复杂场景;结合图像修复技术,处理遮挡和边缘衔接,生成高保真、细节丰富的图像。项目在 SIGGRAPH Asia 2025 发表,目前处于早期阶段,代码和模型尚未完全开放,但展示了在时尚电商、虚拟内容创作等领域的应用潜力。

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 ★ 344

核心亮点

  • 统一架构同时支持试穿和试脱,无需多个模型
  • 基于扩散 Transformer,可扩展性强,能处理高分辨率图像
  • 在保持服装细节和人物姿态方面效果优于现有方法

不足之处

  • 代码和预训练模型尚未完全开源,复现门槛高
  • 文档和社区支持待观察

适用场景

  • 电商平台虚拟试衣间,用户预览服装上身效果
  • 时尚设计辅助,快速生成模特穿着或脱卸服装的参考图
  • 虚拟内容创作,如游戏或影视中角色换装

替代项目

OOTDiffusion、DCI-VTON、StableVITON

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