TryOffDiff ist eine auf Diffusionsmodellen basierende Technik zur hochgenauen Rekonstruktion von Kleidung, die aus einem einzelnen Foto einer bekleideten Person ein standardisiertes Kleidungsstückbild generiert. Im Gegensatz zu traditionellen virtuellen Anproben zielt diese Technologie auf die Extraktion eines normierten Kleidungsstückbildes ab, was besondere Herausforderungen bei der Erfassung von Form, Textur und komplexen Mustern der Kleidung darstellt. TryOffDiff gewährleistet durch die Verwendung von Stable Diffusion und SigLIP-basierten visuellen Bedingungen eine hohe Genauigkeit und Detailtreue. Experimente mit dem VITON-HD-Datensatz zeigen, dass der Ansatz gegenüber Baseline-Methoden basierend auf Posentransfer und virtueller Anprobe überlegen ist und weniger Vor- und Nachbearbeitungsschritte erfordert. TryOffDiff kann nicht nur die Qualität von E-Commerce-Produktbildern verbessern, sondern auch die Bewertung von Generierungsmodellen vorantreiben und zukünftige Arbeiten im Bereich der hochgenauen Rekonstruktion anregen.