OmniTry 打破传统虚拟试衣桎梏，实现无需遮挡的全场景虚拟试穿体验。

• 支持“无蒙版”虚拟试穿，提升服装和配饰的真实感与适配度，避免传统遮罩带来的边缘失真。
• 基于高性能 torch.bfloat16 推理，当前需28GB VRAM，团队持续优化降低硬件门槛。
• 开源权重、推理演示与统一评测基准（OmniTry-Bench）同步发布，助力研究和应用落地。
• 灵活支持多版本 checkpoint 切换，结合 LoRA 技术精细调优，覆盖通用与服装专用模型。
• 依托 diffusers 和 FLUX 框架构建，兼容主流深度学习环境，支持 Conda 与 pip 快速部署。
• 推荐安装 flash-attention 加速推理，显著提升交互体验流畅度。
• 项目由浙江大学 Kunbyte AI 团队主导，论文已发布于 arXiv，适合服装数字化、虚拟试衣、元宇宙等前沿场景。

更低硬件资源门槛与无障碍视觉效果的结合，标志着虚拟试穿迈入更高维度的真实感互动。
了解详情🔗 github.com/Kunbyte-AI/OmniTry

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