1-2-1-MNVTON: Effiziente Bilder, virtuelle Anprobe von Kleidung durch Personen in Videos (noch zu öffnen)

Allgemeine Einführung

1-2-1-MNVTON ist ein auf GitHub basierendes Open-Source-Projekt, das eine effiziente virtuelle Anprobe durch "Modalitätsspezifische Normalisierung für virtuelle Anproben" (MNVTON) zum Ziel hat. Das Projekt löst das Problem der hohen Rechenkosten der traditionellen virtuellen Anprobetechnologie und bietet ein hochwertiges und effizientes Anprobeerlebnis.MNVTON-Technologie durch den modalitätsspezifischen Normalisierungsprozess, wodurch die virtuelle Anprobe realistischer und genauer wird, geeignet für E-Commerce-Plattformen, die Modeindustrie und andere Bedarfsszenarien für virtuelle Anproben.

Funktionsliste

• Effiziente virtuelle Anprobe: Effizienter und realistischer virtueller Anprobeeffekt durch MNVTON-Technologie.
• Offener Quellcode: Bereitstellung eines vollständigen offenen Quellcodes für Entwickler zur Durchführung von Sekundärentwicklungen und Anwendungen.
• Qualitativ hochwertige Ausgabe: Erzeugen Sie hochwertige Bilder für die virtuelle Anprobe, um die Benutzererfahrung zu verbessern.
• Optimierung der Kalkulationskosten: Optimieren Sie die Kalkulationskosten, um die virtuelle Anpassung effizienter zu gestalten.
• Modale Normalisierung: Verbessern Sie die Genauigkeit des Anpassungseffekts durch modalspezifische Normalisierung.

Hilfe verwenden

Einbauverfahren

1. Klonen Sie den Projektcode:

   git clone https://github.com/ningshuliang/1-2-1-MNVTON.git

2. Rufen Sie den Projektkatalog auf:

   cd 1-2-1-MNVTON

3. Installieren Sie die Abhängigkeit:

   pip install -r requirements.txt

4. Führen Sie das Projekt aus:

   python main.py

Anweisungen für den Gebrauch

1. Effiziente virtuelle AnpassungNach dem Start des Projekts können die Nutzer ihre Fotos und Bilder der Kleidungsstücke, die sie anprobieren möchten, hochladen, und das System erstellt automatisch virtuelle Anprobeergebnisse.
2. offene QuelleEntwickler können den Code nach ihren Bedürfnissen für verschiedene Anwendungsszenarien ändern und erweitern.
3. hohe Qualität der ErgebnisseDie vom System erzeugten virtuellen Anpassbilder sind von hoher Qualität und können von den Nutzern direkt heruntergeladen und weitergegeben werden.
4. Kalkulation der KostenoptimierungOptimierung des Algorithmus: Durch die Optimierung des Algorithmus wird der Verbrauch von Rechenressourcen reduziert, wodurch der virtuelle Anpassungsprozess effizienter wird.
5. modale NormierungDas System verbessert die Genauigkeit und den Realismus des virtuellen Anpassungseffekts durch modalitätsspezifische Normalisierung.

Detaillierte Vorgehensweise

1. Fotos hochladenBenutzer müssen zunächst ein Foto von sich selbst und ein Bild des Kleidungsstücks hochladen, das sie anprobieren möchten.
2. Auswahl der ModiDas System wählt auf der Grundlage der vom Benutzer hochgeladenen Bilder automatisch die geeignete Modalität für die Normalisierung aus.
3. Erzeugen von AnpassungsergebnissenDas System erzeugt automatisch virtuelle Anpassungsergebnisse, die der Benutzer in der Vorschau ansehen und anpassen kann.
4. Herunterladen und weitergebenBenutzer können die erzeugten hochwertigen Anpassungsergebnisse lokal herunterladen oder direkt in sozialen Medien teilen.