ArtmeScienceLab/Garments2Look
Garments2Look [CVPR 2026] Paper: Garments2Look: A Multi-Reference Dataset for High-Fidelity Outfit-Level Virtual Try-On with Clothing and Accessories Authors: Junyao Hu, Zhongwei Cheng, Waikeung Wong, Xingxing Zou Paper: arXiv, CVPR, 中译版 Project Page Poster Dataset LoRA weights and inference examples Code and dataset preparation Comparison Results on Test Set Release history 2026-10-11 — Qwen-Image-2.1 LoRA release. Final inpainting and editing adapters… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/ArtmeScienceLab/Garments2Look.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
👗 Garments2Look [CVPR 2026] — Bộ dữ liệu thử đồ ảo cấp toàn bộ outfit với 98.000+ cặp hình
Bộ dữ liệu đa tham chiếu đầu tiên hỗ trợ thử đồ ảo toàn outfit, bao gồm thời trang và phụ kiện, kèm nhãn chi tiết về lớp và phong cách mặc.
Garments2Look là một bộ dữ liệu đa phương tiện quy mô lớn, được thiết kế riêng cho nhiệm vụ thử đồ ảo cấp toàn bộ outfit (outfit-level virtual try-on). Dự án do các nhà nghiên cứu Junyao Hu, Zhongwei Cheng, Waikeung Wong và Xingxing Zou phát triển, được chấp nhận tại CVPR 2026. Khác với các bộ dữ liệu hiện tại chỉ tập trung vào từng món đồ đơn lẻ, Garments2Look cung cấp dữ liệu thử đồ kết hợp nhiều món đồ và phụ kiện, phản ánh thực tế phong cách mặc đa lớp và đa kiểu.
✨ Điểm nổi bật
- 98.012 cặp hình outfit: Bao phủ 40 danh mục chính và hơn 300 phụ danh mục con, mỗi cặp bao gồm 3–12 hình ảnh tham chiếu và một hình mẫu đang mặc toàn bộ outfit.
- Chú thích chi tiết: Bao gồm thông tin về từng món đồ, phong cách mặc, và thứ tự lớp (layering) của các món trong outfit.
- Pipeline t合成 dữ liệu: Kết hợp xây dựng danh sách outfit thủ công và sinh hình ảnh thử đồ tự động, qua lọc tự động và kiểm duyệt con người để đảm bảo chất lượng.
- Bản cập nhật v1.1: Thêm 17.971 bản ghi huấn luyện mới, cập nhật mặt nạ inpainting phiên bản v3 chính xác hơn, và cung cấp hình ảnh nguồn đã chỉnh sửa cho nhiệm vụ biên tập ảnh.
- Hỗ trợ nhiều nhiệm vụ: Bao gồm text-to-image, image-to-image, và image-text-to-image, phù hợp cho các mô hình thử đồ ảo và chỉnh sửa ảnh thời trang.
- LoRA weights & ví dụ inference: Các bản cập nhật LoRA cho Qwen-Image-2.1 đã được phát hành, kèm hướng dẫn sử dụng và hình ảnh ví dụ.
- Đánh giá chuẩn SOTA: Dự án cung cấp kết quả so sánh trên tập kiểm thử, cho thấy các phương pháp hiện tại còn gặp khó khăn với việc thử đồ toàn outfit và suy luận lớp phủ chính xác.
💡 Vì sao đáng chú ý
Garments2Look khác biệt từ các bộ dữ liệu VTON truyền thống bằng cách tập trung vào toàn bộ outfit thay vì từng món đồ đơn lẻ. Điều này phản ánh chính xác hơn nhu cầu thực tế trong ngành thời trang, nơi người dùng thường kết hợp nhiều món đồ và phụ kiện để tạo phong cách riêng. Bộ dữ liệu cũng cung cấp chú thích chi tiết về lớp và phong cách, giúp các mô hình AI học sâu hơn về cách các món đồ tương tác với nhau. Đặc biệt, các kết quả đánh giá cho thấy các mô hình SOTA hiện tại chưa thể xử lý tốt nhiệm vụ này, mở ra cơ hội cho nghiên cứu tiếp theo.
#VirtualTryOn #FashionAI #ImageEditing #CVPR2026 #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
!FLUX.1 schnell Grid(./schnellgrid.jpeg) FLUX.1 schnell is a 12 billion parameter rectified flow transformer capable of generating images from text descriptions. For more information, please read our blog post(https://blackforestlabs.ai/announcing-bl...
Qwen3.8-27B !Note This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc. !Tip F...
!FLUX.1 dev Grid(./devgrid.jpg) FLUX.1 dev is a 12 billion parameter rectified flow transformer capable of generating images from text descriptions. For more information, please read our blog post(https://blackforestlabs.ai/announcing-black-forest-la...
ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators ELECTRA is a new method for self-supervised language representation learning. It can be used to pre-train transformer networks using relatively little compute. ELECTRA mode...
Read our How to Run Qwen3.8-27B Guide!(https://unsloth.ai/docs/models/qwen3.8) This GGUF uses Unsloth Dynamic V3.0 (preview) for SOTA quantization performance. Developer Role Support so Qwen3.8 can work in agentic tools like Codex and more! MTP for...
Dataset Card for GSM8K Dataset Summary GSM8K (Grade School Math 8K) is a dataset of 8.5K high quality linguistically diverse grade school math word problems. The dataset was created to support the task of question answering on basic mathematical problems that require multi-step reasoning. These problems take between 2 and 8 steps to solve. Solutions primarily involve performing a sequence of elementary calculations using basic arithmetic operations (+ − ×÷) to… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/openai/gsm8k.
OpenAssistant Conversations Dataset (OASST1) Dataset Summary In an effort to democratize research on large-scale alignment, we release OpenAssistant Conversations (OASST1), a human-generated, human-annotated assistant-style conversation corpus consisting of 161,443 messages in 35 different languages, annotated with 461,292 quality ratings, resulting in over 10,000 fully annotated conversation trees. The corpus is a product of a worldwide crowd-sourcing effort… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/OpenAssistant/oasst1.
Dataset Card for Alpaca Dataset Summary Alpaca is a dataset of 52,000 instructions and demonstrations generated by OpenAI's text-davinci-003 engine. This instruction data can be used to conduct instruction-tuning for language models and make the language model follow instruction better. The authors built on the data generation pipeline from Self-Instruct framework and made the following modifications: The text-davinci-003 engine to generate the instruction data… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca.