虚拟试穿
Insert Anything
Insert Anything是由多所高校联合开发的图像插入框架，支持多种场景下的对象无缝融合，如艺术创作、虚拟试穿和影视特效等。基于大规模数据集训练，具备高分辨率输出与语义一致性保障。用户可通过掩码或文本指令实现精准控制，适用于创意设计与数字内容生成领域。
HunyuanCustom
HunyuanCustom是腾讯混元团队开发的多模态视频生成框架，支持图像、音频、视频和文本等多种输入条件，生成高质量定制化视频。采用文本-图像融合与图像ID增强技术，提升身份一致性和视频真实性。适用于虚拟人广告、虚拟试穿、视频编辑等场景，具备音频驱动和视频驱动两种生成方式，展现强大可控性与灵活性。
MTVCrafter
MTVCrafter是由中国科学院深圳先进技术研究院计算机视觉与模式识别实验室、中国电信人工智能研究所等机构推出的新型人类图像动画框架，基于4D运动标记化（4DMoT）和运动感知视频扩散Transformer（MV-DiT）实现高质量动画生成。该工具直接对3D运动序列建模，支持泛化到多种角色和风格，保持身份一致性，并在TikTok基准测试中取得优异成绩。其应用场景包括数字人动画、虚拟试穿、沉浸式内
MagicTryOn
MagicTryOn是由浙江大学和vivo等机构开发的视频虚拟试穿框架，采用扩散Transformer（DiT）架构替代传统U-Net，结合全自注意力机制实现视频时空一致性建模。通过粗到细的服装保持策略，整合服装标记与多条件引导，有效保留服装细节。该工具在图像和视频试穿任务中表现优异，适用于在线购物、时尚设计、虚拟试衣间等多种场景。
Diffuse to Choose
一种基于扩散的图像修复模型，主要用于虚拟试穿场景。它能够在修复图像时保留参考物品的细节，适用于在线购物等虚拟试穿场景中的图像修复任务。
