循环一致性学习

基于扩散的循环一致性学习实现超越配对数据稀缺的高保真虚拟试衣

High-Fidelity Virtual Try-On beyond Paired Data Scarcity via Diffusion-based Cycle-Consistent Learning

提出基于扩散模型循环一致性学习的虚拟试衣框架，利用无配对数据训练统一生成模型，其多准则过滤和感知正则化策略可迁移到其他需要无配对数据的图像编辑任务。