FitDiT zielt darauf ab, die Probleme unzureichender Hochgenauigkeit und Robustheit bei der bildbasierten virtuellen Anprobe zu lösen. Durch die Einführung eines Textitextraktionsmoduls und des Frequenzbereich-Lernens sowie die Anwendung einer expansiven Relaxationsmaskenstrategie wird die Passform und Detailgenauigkeit der virtuellen Anprobe deutlich verbessert. Der Hauptvorteil besteht in der Erzeugung realistischer und detailreicher Kleidungsbilder, die für verschiedene Szenarien geeignet sind und einen hohen praktischen Wert und eine hohe Wettbewerbsfähigkeit aufweisen. Preis und Marktpositionierung sind derzeit noch nicht definiert.