近年来,随着人工智能技术不断发展与创新,电子商务借助人工智能技术实现新突破。各大电商平台相继推出虚拟试衣服务,旨在改善消费者的网购体验,从而提高零售商的销量。本文主要研究基于图像的虚拟试衣,并根据适用场景将其划分为基于时尚单品场景的虚拟试衣和基于全套服饰场景的虚拟试衣。通过对两个场景的虚拟试衣方法的深入研究,本文展开以下两个工作:（1）通过分析基于时尚单品场景的虚拟试衣的难点,针对其存在的服装形变、服装纹理保留以及人体遮挡问题,本文提出了一种新的基于时尚单品场景的虚拟试衣方法,由外观流估计模块和生成模块组成。外观流模块通过服装信息与目标人物外观信息之间的潜在对应关系,以无监督学习方式估计外观流,对服装进行自然的形变,从而使服装与目标人物的姿势、体形对齐。生成模块利用空间自适应归一化机制使人体部位语义信息在整个网络中高效传播,指导生成器有效地结合服装信息和人体信息生成高质量试穿结果图像。实验结果表明,该方法能生成真实的虚拟试衣结果,为消费者提供良好的虚拟试衣体验。（2）通过分析基于全套服饰场景的虚拟试衣的难点,针对目前基于时尚单品场景和全套服饰场景的虚拟试衣缺乏统一网络架构问题,本文提出了一种面向多场景的虚拟试衣方法,能够同时适用于时尚单品场景和全套服饰场景。该方法由语义对齐模块、多尺度外观流估计模块和渲染模块组成。语义对齐模块根据语义分割图从人物图像中剥离出服装部分,避免破坏服装整体结构,并通过语义对齐方式得到服装和目标人物的语义试穿结果。多尺度外观流估计模块根据语义试穿结果估计服装与目标人物之间的多尺度外观流。在渲染模块中,多尺度外观流将服装和人物在特征空间上进行对齐,促使模型生成新的服装内容,并额外引入不规则二进制掩膜对人体进行随机遮挡,使模型具有自适应生成人体部分的能力。实验结果表明,该方法能同时解决基于时尚单品场景和基于全套服饰场景的虚拟试衣的问题,并取得良好的虚拟试衣效果。本文围绕基于图像的虚拟试衣设计了两个实用的方法,并且进行了大量的相关实验以证明本文所提方法的有效性。