近日，鲲动利研究中心正式宣布：将突破性可穿戴物品虚拟试穿（VTON）统一框架 “OmniTry” 全面开源。作为研究院旗下控股技术企业，潮际汇智能科技有限公司的产业落地载体——潮际好麦，也是率先实现omnitry技术商业化应用的实践者，此次开源既是研究院推动科研成果普惠行业的重要实践，更旨在以开放共享姿态，携手全球开发者与企业，共探 AI 赋能时尚产业的无限可能。
突破边界：OmniTry 重构可穿戴虚拟试穿技术范式
作为打破传统AI试戴技术边界的创新成果，OmniTry 技术从根源上解决了行业两大核心痛点：
其一，突破了传统 VTON 技术多聚焦于服装的局限，将应用范围拓展至珠宝、配饰、眼镜👓、帽子等12 类常见可穿戴物品，实现 “全品类可试穿” 的统一适配；
其二，创新采用 “无掩码（mask-free）” 设置，无需复杂的掩码标注即可完成试穿效果生成，大幅提升技术在实际场景中的应用便捷性。
图 1在包含 12 个主要可穿戴物品类别的 OmniTry-Bench 上的试穿结果
图 2和现有方法比较
图 3将 OmniTry 扩展到不常见的类
为攻克多品类可穿戴物品的数据适配难题，OmniTry 独创 “两阶段训练 pipeline”：
第一阶段依托大规模非配对人像数据，通过优化图像修复模型，实现可穿戴物品的精准无掩码定位，让模型快速掌握不同物品在人体上的适配逻辑；
第二阶段结合少量配对样本进行微调，确保试穿后物品外观的一致性与真实感 —— 这一设计不仅降低了对高质量标注数据的依赖，更让模型即便在样本有限的情况下，也能实现快速收敛与高效迭代。
在性能表现上，OmniTry 已通过涵盖 “店铺标准图（in-shop）” 与 “真实生活场景图（in-the-wild）” 的综合基准测试验证，在物品定位精度与人物身份信息保留（ID-preservation） 两大核心指标上，均展现出更优性能，能为用户呈现更自然、更精准的试穿效果。
此次开源，鲲动利完整开放 OmniTry 的代码、预训练模型权重及配套评估基准数据集，全球开发者可直接基于该框架，快速开展可穿戴物品虚拟试穿相关的二次开发与创新探索，无论是初创团队的技术验证，还是科研机构的算法优化，都能借助这一资源加速进程。
商用升级：企业级解决方案，潮际好麦助力业务高效落地
基于鲲动利的 OmniTry 核心技术，针对企业客户的商业化需求，潮际好麦作为OmniTry 商用版本，相较于开源版本，实现三大核心升级：
功能更全面：支持虚拟试戴、虚拟试衣、虚拟试鞋等多功能，支持多角度展示与细节优化，满足电商展示、社媒营销、品牌宣传等场景的饰品视觉呈现需求；
性能更稳定：经过千万级真实订单场景打磨，试穿成功率较开源版大幅提升，可应对高并发、复杂物品材质（如金属、针织、透明材质）的试穿需求；
服务更完善：配备专属技术团队提供定制化解决方案与 7×24 小时技术支持，助力企业快速落地虚拟试穿功能，提升用户体验与转化效率。
愿景同行：以开放生态，共筑 AI 时尚新未来
“AI 的价值，从来不是技术的独自闪耀，而是以开放之姿打破边界，用创新之力连接产业未来。”鲲动利研究院院长，潮际汇智能科技有限公司创始人王彬表示。作为鲲动利科研成果商业化的核心载体，潮际好麦始终将 “AI助力产业升级” 刻入品牌基因—— 此次 OmniTry 开源，既是对鲲动利创新实力的传递，更是以品牌力量推动行业升级的实践：让全球开发者感知潮际好麦“释放人工智能无限潜力” 的愿景，让合作伙伴见证潮际好麦“从技术突破到商业落地” 的全链路能力。
未来，潮际好麦将继续以研究中心技术为核心支撑，一方面通过开源生态深化与全球创新力量的联结，共建可穿戴虚拟试穿领域的技术标准与行业规范，让顶尖科研成果惠及更多群体；另一方面，依托 OmniTry 商用版本的成熟经验，将品牌在 “数字时尚 + AI ” 领域的积累，深度赋能电商垂直领域，助力合作伙伴打造差异化竞争优势。
当技术不再是壁垒，当创新成为共识，AI 赋能时尚产业的蓝图将更加清晰。潮际好麦愿与全球行业伙伴携手，助力打破传统电商的增长瓶颈，推动整个行业迈入 “电商 2.0” 新时代，让每一位商家与用户都能享受到 AI 赋能带来的全新价值，共同推动全球数字时尚产业迈向更高质量的发展阶段。
