FitDiTは、画像ベースのバーチャル試着における高精度と堅牢性の不足という問題を解決することを目指しています。衣服テクスチャ抽出器と周波数領域学習を導入し、拡張緩和マスク戦略を採用することで、バーチャル試着のフィット感とディテール表現を大幅に向上させました。主な利点は、リアルで細部まで豊かな衣服画像を生成できることであり、様々なシーンに適用可能で、高い実用性と競争力を備えています。現在、具体的な価格と市場ポジショニングは明確にされていません。