تهدف المحاكاة الافتراضية القائمة على الصور إلى تضمين ملابس متجرية داخل صورة لشخص مرتدي ملابس. لتحقيق ذلك، يُعد تقويس الملابس خطوة أساسية، حيث يتم توحيد الموضع المكاني للملابس المستهدفة مع الأجزاء المقابلة من الجسم في صورة الشخص. غالبًا ما تعتمد الطرق السابقة على نموذج تقدير تدفق المظهر المحلي، مما يجعلها عرضة بشكل أساسي لصعوبات تتعلق بالوضعيات الصعبة أو الظلال، بالإضافة إلى التمايز الكبير بين صورة الشخص وصورة الملابس (انظر الشكل~\ref{fig:fig1}). لتجاوز هذه القيود، يُقترح في هذا العمل نموذج جديد لتقدير تدفق المظهر العالمي. لأول مرة، يتم استخدام معمارية تعتمد على StyleGAN لتقدير تدفق المظهر، مما يتيح لنا الاستفادة من متجه نمط عالمي لتمثيل السياق الشامل للصورة، والتعامل مع التحديات المذكورة أعلاه. ولتوجيه مولد تدفق StyleGAN لتركيز أكبر على تشوهات الملابس المحلية، تم تقديم وحدة تحسين التدفق لإضافة سياق محلي. أظهرت نتائج التجارب على معيار شهير للمحاكاة الافتراضية أن طريقةنا تحقق أداءً جديدًا على مستوى الحد الأقصى من الأداء (state-of-the-art). وتميّزت بشكل خاص في سيناريو تطبيقي "في البيئة الحقيقية" (in-the-wild)، حيث تكون الصورة المرجعية شاملة للجسم بالكامل، مما يؤدي إلى تمايز كبير مع صورة الملابس (الشكل~\ref{fig:fig1} الأعلى). يمكن الوصول إلى الكود من خلال: \url{https://github.com/SenHe/Flow-Style-VTON}.