論文の概要: Tstars-Tryon 1.0: Robust and Realistic Virtual Try-On for Diverse Fashion Items

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19748v2
• Date: Wed, 22 Apr 2026 07:56:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-23 15:36:10.53573
• Title: Tstars-Tryon 1.0: Robust and Realistic Virtual Try-On for Diverse Fashion Items
• Title（参考訳）: Tstars-Tryon 1.0: さまざまなファッションアイテムのロバストでリアルなバーチャルトライオン
• Authors: Mengting Chen, Zhengrui Chen, Yongchao Du, Zuan Gao, Taihang Hu, Jinsong Lan, Chao Lin, Yefeng Shen, Xingjian Wang, Zhao Wang, Zhengtao Wu, Xiaoli Xu, Zhengze Xu, Hao Yan, Mingzhou Zhang, Jun Zheng, Qinye Zhou, Xiaoyong Zhu, Bo Zheng,
• Abstract要約: Tstars-Tryon 1.0は商用規模の仮想試用システムで、堅牢で、現実的で、汎用的で、非常に効率的である。 きめ細かな細部を持ち、着物のテクスチャ、材料特性、構造特性を忠実に保存する。 このモデルはTaobao Appの産業規模で展開され、何千万ものリクエストを数百万のユーザに提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.122295817842325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in image generation and editing have opened new opportunities for virtual try-on. However, existing methods still struggle to meet complex real-world demands. We present Tstars-Tryon 1.0, a commercial-scale virtual try-on system that is robust, realistic, versatile, and highly efficient. First, our system maintains a high success rate across challenging cases like extreme poses, severe illumination variations, motion blur, and other in-the-wild conditions. Second, it delivers highly photorealistic results with fine-grained details, faithfully preserving garment texture, material properties, and structural characteristics, while largely avoiding common AI-generated artifacts. Third, beyond apparel try-on, our model supports flexible multi-image composition (up to 6 reference images) across 8 fashion categories, with coordinated control over person identity and background. Fourth, to overcome the latency bottlenecks of commercial deployment, our system is heavily optimized for inference speed, delivering near real-time generation for a seamless user experience. These capabilities are enabled by an integrated system design spanning end-to-end model architecture, a scalable data engine, robust infrastructure, and a multi-stage training paradigm. Extensive evaluation and large-scale product deployment demonstrate that Tstars-Tryon1.0 achieves leading overall performance. To support future research, we also release a comprehensive benchmark. The model has been deployed at an industrial scale on the Taobao App, serving millions of users with tens of millions of requests.
• Abstract（参考訳）: 画像生成と編集の最近の進歩により、仮想試行の新たな機会が開けている。 しかし、既存の手法は依然として複雑な現実世界の要求を満たすのに苦労している。 商業規模の仮想試行システムであるTstars-Tryon 1.0について述べる。 ひとつは、極端なポーズ、激しい照明のバリエーション、動きのぼやけなどの難題にまたがる高い成功率を維持することです。 第二に、非常にフォトリアリスティックな結果に細部まで細部を刻み込み、テクスチャ、材料特性、構造特性を忠実に保ちながら、一般的なAI生成アーティファクトをほとんど避けている。 第3に、アパレル試行以上に、私たちのモデルは8つのファッションカテゴリにまたがる柔軟なマルチイメージ合成(最大6つの参照画像)をサポートし、個人のアイデンティティと背景を協調的に制御する。 第4に、商用デプロイメントのレイテンシボトルネックを克服するため、当社のシステムは推論速度に非常に最適化されており、シームレスなユーザエクスペリエンスを実現するために、ほぼリアルタイムな生成を実現しています。 これらの機能は、エンドツーエンドのモデルアーキテクチャ、スケーラブルなデータエンジン、堅牢なインフラストラクチャ、マルチステージトレーニングパラダイムにまたがる統合システム設計によって実現されます。 大規模な評価と大規模な製品展開は、Tstars-Tryon1.0が全体的なパフォーマンスをリードすることを示している。 今後の研究を支援するため、包括的なベンチマークもリリースしています。 このモデルはTaobao Appの産業規模で展開され、何千万ものリクエストを数百万のユーザに提供する。

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