MNVTON项目核心的Modality-specific Normalization技术重新定义了虚拟试穿的精度标准。该技术通过建立服装属性、人体特征和环境要素的三重模态分析框架，实现了细粒度级别的试穿效果控制。在技术实现层面，系统会对输入的试装请求进行多模态分解：服装模态关注纹理保持和物理模拟，人体模态专注姿态适应和体型匹配，环境模态则处理光照融合和背景协调。
测试数据显示，这种模态分离的处理方式使得服装褶皱的模拟准确度达到92%，远超传统单模态方法的68%。特别是在处理丝绸等复杂材质时，模态特定的归一化算法能够保持83%以上的纹理细节，而通用归一化方法仅能保留55%左右的特征。项目提供的对比案例证明，该技术在领口、袖口等关键部位的贴合度误差控制在3像素以内，达到商业应用级的精度要求。
本答案来源于文章《1-2-1-MNVTON：高效图像、视频中人物虚拟试穿服装（待开放）》
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