ClotheDreamer：由上海大学、腾讯优图实验室等联合研发的3D虚拟试穿技术系统

ClotheDreamer是由上海大学、上海交通大学、复旦大学及腾讯优图实验室联合研发的文本驱动式3D虚拟试穿技术系统，支持从自然语言描述直接生成高精度可穿戴3D服装模型，为服装设计、虚拟穿搭、数字人服饰定制等场景提供高效解决方案。

1、文本驱动个性化生成：

用户输入服装描述文本，即可生成细节丰富的3D服装模型，无需掌握专业3D建模技能，大幅降低设计门槛。

2、自定义模板适配：

支持导入自定义服装模板，实现多样化风格的3D服装生成，满足个性化设计需求。

3、智能身材拟合：

生成的3D服装可自动适配不同体型参数，实现精准贴合，直接用于虚拟试穿场景。

1、文本编码与特征提取：

利用预训练语言模型对输入文本进行语义编码，提取服装的风格、版型、纹理等核心特征信息。

2、3D高斯曲面建模：

采用3D高斯曲面作为服装几何形状的表征载体，该数学建模方式可精准捕捉服装的褶皱、悬垂、纹理等复杂细节，相比传统网格建模具有更高的逼真度与灵活性。

3、模型训练与推理：

基于大规模“3D服装模型-文本描述”配对数据集完成训练；推理阶段，文本编码特征将指导3D高斯曲面参数的预测与优化，最终生成可直接使用的服装网格模型。

1、LAGA分层3D头像与着装代码：

支持文本生成分层3D头像，并搭配生成的服装模型，实现数字人服饰的一体化定制。

2、自回归缝纫机制：

通过自回归生成技术优化服装各部件的拼接逻辑，提升复杂款式服装的结构合理性。

当前局限性

1、数据集约束：模型训练依赖的3D服装数据集规模相对有限，对小众、非常规服装风格的生成能力有待提升。

2、几何表征短板：3D高斯曲面建模对尖锐折痕、高度不对称的服装结构的刻画精度不足，存在一定的表现局限。

未来优化方向

1、扩展训练数据：构建更大规模、更多样化的服装数据集，覆盖更多风格与版型，提升模型的泛化能力。

2、优化3D表征技术：探索混合建模方案，结合3D高斯曲面与网格建模的优势，解决复杂结构的表征难题。

3、跨工具集成：推动与主流3D建模软件、数字人平台的对接，拓展技术的应用场景边界。

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