作为MIT许可的Python项目，AI-ClothingTryOn已在GitHub获得120+星标。其模块化代码结构（main.py处理UI逻辑，gemini_processor.py封装AI调用）成为计算机视觉教学范例。开发者可修改generate_outfits()方法中的temperature参数控制生成多样性，或集成OpenPose实现动态姿态适配。项目issue区显示，社区正推动三大进化方向：3D服装映射、材质物理模拟、以及支持视频流输入。这种开放生态显著区别于商业闭源方案，加速了虚拟试穿技术的民主化进程。
本答案来源于文章《AI-ClothingTryOn：基于 Gemini 的虚拟服装试穿工具》
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