VITON-HD

上传衣服和照片，秒出高分辨率试穿效果

VITON-HD 是一个基于 PyTorch 的高分辨率虚拟试穿（Virtual Try-On）开源项目，来自 CVPR 2021 论文。它主要解决电商和时尚领域中，用户无法直观看到服装上身效果的问题。核心能力是通过 Misalignment-Aware Normalization（错位感知归一化）技术，将服装图像精准地迁移到人物图像上，并保持高分辨率（1024x768）的细节和纹理。项目提供完整的训练和测试代码，支持自定义数据集，能够处理服装与人体姿态不对齐的复杂情况，生成自然、逼真的试穿效果。它基于深度学习和图像生成技术，是虚拟试穿领域的重要基准方法之一。

开源 free 图像生成

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GitHub 星标 ★ 1164

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类图像生成

开发团队shadow2496

所属国家

官网地址https://psh01087.github.io/VITON-HD

GitHubhttps://github.com/shadow2496/VITON-HD

定价模式free

价格说明开源项目，代码公开，可自行部署使用，无收费计划。

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Python

技术栈/模型clothing-agnostic-representation,deep-learning,image-generation,normalization,virtual-try-on,viton

GitHub 星标★ 1164

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2021-04-01 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数3

使用教程

难度：进阶约 20 分钟部署方式：本地安装 5 步

环境要求

Linux/Windows 环境，需具备 NVIDIA GPU 与可用的 CUDA 驱动
已安装 Anaconda 或 Miniconda（提供 conda 命令）
已安装 Git
Python 3.8（README 指定的 conda 环境 Python 版本）
需预留磁盘空间并自行下载 VITON-HD 数据集（README 于 2025-04-27 更新了数据集链接）

安装与启动步骤

1克隆项目仓库

从 GitHub 拉取 VITON-HD 源码，并进入项目根目录，后续所有命令都在该目录下执行。
```
git clone https://github.com/shadow2496/VITON-HD.git
cd ./VITON-HD/
```
2创建 conda 环境

按 README 要求创建 Python 3.8 的独立环境，环境名可自定义，示例使用 vitonhd。
```
conda create -y -n vitonhd python=3.8
```
3激活 conda 环境

激活刚创建的环境，之后所有依赖都装在这个环境里，注意与创建时的环境名保持一致。
```
conda activate vitonhd
```
4安装 PyTorch 与 CUDA

从 pytorch 官方频道安装 PyTorch、torchvision 与 cudatoolkit，版本需满足 README 的最低要求。
```
conda install -y pytorch=1.6.0 torchvision cudatoolkit=9.2 -c pytorch
```
5安装其余依赖

用 pip 安装 README 明确列出的两个依赖：opencv-python 和 torchgeometry。
```
pip install opencv-python torchgeometry
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`conda 环境名（[ENV]）`	是	README 中的 [ENV] 占位符，需替换为自定义名称，创建与激活时保持一致	`vitonhd`
`python 版本`	是	README 指定的环境 Python 版本	`3.8`
`pytorch 版本`	是	README 要求 >=1.6.0，可按本机 CUDA 情况选择更高版本	`1.6.0`
`cudatoolkit 版本`	是	README 要求 >=9.2，需与本机 NVIDIA 驱动兼容	`9.2`

如何确认成功

README 未提供运行脚本，安装后可执行 conda list 确认 pytorch、torchvision、opencv-python、torchgeometry 均已出现在当前环境中。

常见问题

Q：conda 安装时提示找不到 pytorch 包怎么办？

A：README 的命令末尾带 -c pytorch 指定官方频道，请确认该参数未被省略，且网络可访问 conda 官方源。

Q：没有 NVIDIA GPU 能运行吗？

A：README 的安装步骤显式安装 cudatoolkit，属于 GPU 环境；纯 CPU 运行方式 README 未给出说明。

Q：[ENV]、[>=1.6.0]、[>=9.2] 这些方括号要照抄吗？

A：不用。方括号表示占位，执行时替换为实际值并去掉方括号，例如把 [ENV] 换成 vitonhd。

Q：数据集从哪里下载？

A：README 注明 2025-04-27 更新了数据集链接，请到仓库 README 中查看最新的数据获取地址，本节选未包含该链接。

Q：安装完就能直接试穿出图吗？

A：不能。README 节选只包含环境安装说明，未提供测试/推理命令，需自行参考仓库其余文档与代码。

注意事项

README 中 [ENV]、[>=1.6.0]、[>=9.2] 均为占位符，实际执行时必须替换为真实值并去掉方括号。
本项目节选只给出安装步骤，没有提供训练、推理或 demo 的运行命令，不要自行猜测脚本名与端口。
PyTorch 与 cudatoolkit 版本需与本机 NVIDIA 驱动匹配，README 只给最低版本要求，可按需选择更高版本。
数据集需单独下载，README 中的数据集链接已更新，请以仓库 README 最新内容为准。

核心亮点

高分辨率输出（1024x768），细节和纹理保留好
错位感知归一化机制，有效处理服装与人体不对齐
代码结构清晰，提供完整训练和测试流程，易于复现

不足之处

训练和推理需要较高GPU显存，普通设备难以运行
对复杂姿态和遮挡的鲁棒性有限，边缘可能产生伪影
文档/社区待观察

适用场景

电商平台虚拟试衣间，提升用户购物体验
时尚设计快速预览，辅助设计师评估服装效果
个人穿搭分享，生成不同服装的试穿照片

替代项目

HR-VITON、DCTON、ClothFlow

项目介绍

VITON-HD 是计算机视觉领域的开源项目，由 shadow2496 开发，2021 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,164）位列前 30%，在计算机视觉分类中处于中上游。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-23。代码公开，可自行部署使用，无收费计划。

它主要面向的使用场景是：电商平台虚拟试衣间，提升用户购物体验。同类可对比的替代方案包括 HR-VITON、DCTON、ClothFlow。

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