首先，所生成的图像务必要足够逼真且自然，从而规避不和谐之感。当下绝大多数有关虚拟试穿的研究均运用生成对抗网络（GANs）或者潜在扩散模型（LDMs）来实现图像生成。先前那些基于 GAN 的手段通常在生成正确的服装褶皱、自然的光影以及逼真的人体方面存在困难。故而，更多近期的工作更倾向于采用基于 LDM 的方法，这类方法切实有效地提升了试穿图像的逼真程度。

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以下因素会影响基于图像的虚拟穿衣效果：

  1. 图像生成模型的性能：如生成对抗网络（GANs）或潜在扩散模型（LDMs）的质量，不同模型在生成逼真度、细节呈现等方面有差异。
  2. 服装褶皱的生成：能否准确生成自然合理的服装褶皱会直接影响视觉效果。
  3. 光影的自然度：不自然的光影会使虚拟穿衣效果大打折扣。
  4. 人体的逼真度：人体形象的真实性对整体效果很重要。
  5. 服装细节特征的保留：包括复杂的文本、纹理、颜色、图案和线条等细节的准确呈现程度。
  6. 变形过程的有效性：如将服装特征与目标人体对齐的变形过程，如果效果不佳会影响最终效果且容易对训练数据过拟合。