基于级联扩散模型的虚拟试穿方法

本申请涉及计算机视觉与深度学习技术领域，公开了一种基于级联扩散模型的虚拟试穿方法，包括：将模特图像与目标服装图像输入多条件扩散模型，输出姿势控制变量和深度控制变量；通过多控制注入模块将姿势控制变量和深度控制变量整合至去噪U网络中，生成模特穿着目标服装的低分辨率试穿图像；将低分辨率试穿图像输入超分辨率扩散模型，对低分辨率试穿图像进行特征提取；通过全连接层将特征提取对应的特征编码传输至控制网络空间，再利用交叉注意力机制将特征编码集成到超分辨率扩散模型中，引导超分辨率扩散模型对低分辨率试穿图像进行重建，生成高分辨率试穿图。方法通过多条件控制与超分辨率重建技术实现高保真、高分辨率的服装试穿图像生成。