零样本无训练时尚姿态对齐与标准化：基于预训练扩散模型的服装身份保持编辑技术

本研究针对时尚产业中非刚性姿态变换导致的服装身份失真问题，开发了名为FashionRepose的零样本无训练流水线。通过整合ControlNet、IP-Adapter等预训练模型，实现了长袖服装在0-90度范围内的姿态调整，在OVS公司3万件服装数据集验证中保持品牌标识(Logo)和纹理特征，SSIM达0.7708，为时尚电商提供实时编辑解决方案。

　　

在数字化时尚产业快速发展的今天，服装图像的姿态编辑已成为电商平台和设计领域的核心需求。传统Photoshop等工具依赖人工操作效率低下，而现有AI方法如GAN（生成对抗网络）和扩散模型(Diffusion Models)在非刚性变换时面临身份保持难题——当调整服装袖摆角度时，常导致纹理失真、品牌标识(Logo)变形等问题。更棘手的是，专业领域往往缺乏足够的标注数据来微调模型。意大利OVS等国际时尚品牌亟需能兼顾编辑精度与品牌一致性的工业化解决方案。

为突破这些限制，研究团队开发了FashionRepose创新流水线。这项发表在《Expert Systems with Applications》的研究，通过巧妙组合预训练模型实现了三大突破：首先采用Florence2+SAM2进行Logo检测与修复，随后通过RealisticVision模型生成粗粒度姿态，再运用条件降噪(Conditioned Unsampling)技术优化细节，最终通过部件组合(Garment Parts-Composition)保留躯干原始纹理。关键技术还包括：基于Blender的姿势生成器创建0-90度标准姿态，IP-Adapter Plus实现图像嵌入，以及双分辨率策略（512×512生成，1024×1024输出）平衡质量与效率。

研究结果部分，在DressCode和VITON-HD数据集测试显示：Logo保留方面，FashionRepose的CAMI-U得分达2.6269，显著优于MasaCtrl等基线方法；姿态转换质量上，SSIM为0.8113证明结构保持优异。特别在工业级OVS数据集测试中，处理861件长袖服装仅需22.99秒/件，VRAM消耗稳定在11.96GB。定性评估可见，该方法能准确区分袖摆与躯干区域，而对比方法如Null-text Inversion会出现纹理错位。

局限性分析发现，复杂图案服装可能出现袖摆复制异常（如图13左），且颈部区域偶被误判为Logo。这些现象揭示了当前计算机视觉算法在细粒度语义分割方面的共性挑战。研究者建议未来可引入更精细的注意力机制来改进。

该研究的核心价值在于首次实现了无需微调的工业化服装编辑方案。通过模块化设计整合ControlNet pose、Canny edge等多重条件控制，既保留了扩散模型的高质量生成特性，又通过Logo抑制-再注入流程确保了商业可用性。对时尚产业而言，这项技术意味着产品图库管理效率的质的飞跃——据估算，采用该方案后OVS公司每年可节省数百万欧元的拍摄成本。从学术角度看，这项工作为零样本跨域编辑提供了新范式，其条件融合策略对医疗影像等需要严格身份保持的领域也具有借鉴意义。