[논문리뷰] EVTAR: End-to-End Try on with Additional Unpaired Visual Reference본 연구는 기존 가상 착용(virtual try-on) 모델들이 agnostic person images , human pose , densepose 등 복잡한 입력에 의존하고 레퍼런스 이미지 지원이 부족하여 현실성이 떨어지는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Virtual Try-on#Diffusion Models#End-to-End Learning#Reference Images#Unpaired Data#Flow Matching#Transformer Architecture#Generative AI2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중