Tstars-Tryon 1.0：多様なファッションアイテムのためのロバストでリアルなバーチャル試着

Tstars-Tryon 1.0: Robust and Realistic Virtual Try-On for Diverse Fashion Items

April 21, 2026

著者: 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

cs.AI

要旨

画像生成と編集技術の最近の進歩は、バーチャル試着に新たな可能性をもたらしました。しかし、既存の手法は複雑な実世界の要求に十分対応できていません。本論文では、堅牢性、写実性、汎用性、高い効率性を兼ね備えた商用レベルのバーチャル試着システム「Tstars-Tryon 1.0」を提案します。第一に、極端なポーズ、厳しい照明変動、モーションブラーといった実世界の困難な条件においても、高い成功率を維持します。第二に、衣服の質感、素材特性、構造的特徴を忠実に再現し、AI生成特有のアーティファクトを大幅に抑制した、微細なディテールを持つ写実的な結果を生成します。第三に、アパレル試用に留まらず、8つのファションカテゴリにわたる最大6枚の参照画像を用いた柔軟なマルチ画像合成をサポートし、人物のアイデンティティと背景の調整制御を実現します。第四に、商用展開における遅延のボトルネックを克服するため、推論速度を徹底的に最適化し、シームレスなユーザー体験のためのほぼリアルタイム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、多段階トレーニングパラダイムから構成される統合システム設計によって実現されています。大規模な評価と製品展開により、Tstars-Tryon1.0が総合的に優れた性能を達成することを実証しました。今後の研究発展のために、包括的なベンチマークも公開しています。本モデルは淘宝アプリで産業規模で展開され、数百万ユーザーへの数千万リクエスト処理を担っています。

English

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.