服装视频广告太烧钱？卡点变装太难拍？ 字节跳动智能创作团队联合清华大学 最新推出一款全能的视频换装模型 DreamVVT，为视频虚拟试穿领域带来了突破性 进展。 该模型基于 Diffusion Transformer（DiTs）构建，通过精细的两阶段设计，成功解决了现有技术在复杂场景下的痛点， 能够支持任意类型的衣服、处理大幅度的人 物或者相机运动、复杂背景以及不同的风格的输入。 技术前沿：攻克复杂场景下的 视频虚拟试穿难题 视频虚拟试穿（Video Virtual Try-on, VVT），这项旨在将任意服装魔法般地 "穿" 在视频中人物身上的技术，正逐渐成为电商、广告及娱乐产业的焦点。然而，要 实现理想效果，现有技术仍面临着严峻挑战。 主流的端到端方案高度依赖稀缺的 "服装 - 视频" 成对训练数据，同时难以充分利用强大预训练模型的先验知识。这导致在人物 360 度旋转、镜头剧烈运镜或背景 动态变化的复杂场景下，生成的视频往往会遭遇 服装细节崩 坏、纹理 丢失与时序抖动 等一系列问题。 为攻克这一行业难题，字节跳动智能创作团队与清华大学携手，提出了全新的 DreamVVT 框架，刷新了该领域的 SOTA ...