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Leffa: High-fidelity model virtual fitting and character pose adjustment, Meta open source controllable character image generation model

Allgemeine Einführung

Leffa ist ein einheitliches Framework zur Erzeugung von kontrollierten Charakterbildern, die das Aussehen (z.B. virtuelle Anpassung) und die Pose (z.B. Pose-Transfer) von Charakteren präzise manipulieren. Das Framework reduziert die Verzerrung feinkörniger Details erheblich, während eine hohe Bildqualität beibehalten wird, indem die Zielabfrage auf den korrekten Referenzschlüssel in der Aufmerksamkeitsschicht gelenkt wird.Leffas Verlustfunktion ist modellunabhängig und kann zur Verbesserung der Leistung anderer Diffusionsmodelle verwendet werden. Dieses Projekt wurde von franciszzj entwickelt und auf der Plattform Hugging Face veröffentlicht.

Ein hervorragendes Modell für Kleidung zum Wechseln: Leffa, der bisherige Ansatz für diese Art von Modell ließ die Details oft "weglaufen", so dass beispielsweise die Textur der Kleidung unscharf wurde. Um dieses Problem zu lösen, hat Meta ein "Navigationssystem" (Leffa) erfunden, das es ermöglicht, den Generierungsprozess "zielgerichteter" zu gestalten, indem es die genaue Position der Details im Referenzbild findet, so dass die Kleidung ihre feine Textur beibehält! Darüber hinaus steigert dieser Ansatz die Leistung anderer generativer Modelle.


Leffa:Meta开源的可控人物图像生成支持模特虚拟试穿与人物姿势转移-1

Leffa Model Dressup

 

Leffa:高保真模特虚拟试穿与人物姿势调整,Meta推出的开源可控人物图像生成模型-1

Leffa Modellierung Haltungsanpassung

 

Funktionsliste

  • Erzeugung eines kontrollierten Zeichenbildes: Erzeugen eines kontrollierten Zeichenbildes auf der Grundlage eines Referenzbildes.
  • Virtuelle Anprobe: Präzise Manipulation des Aussehens der Figur, um einen virtuellen Anprobeeffekt zu erzielen.
  • Posenverschiebung: Manipulieren Sie die Pose der Figur präzise, um den Effekt der Posenverschiebung zu erzielen.
  • Hochwertige Bilderzeugung: Bewahrt eine hohe Bildqualität und reduziert Detailverzerrungen.
  • Modellunabhängige Verlustfunktionen: können verwendet werden, um die Leistung anderer Diffusionsmodelle zu verbessern.

 

Hilfe verwenden

Einbauverfahren

  1. Erstellen Sie eine conda-Umgebung und installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten:
    conda create -n leffa python==3.10
    conda activate leffa
    cd Leffa
    pip install -r requirements.txt
    
  2. Führen Sie die Gradio-Anwendung aus:
    python app.py
    

Funktion Betriebsablauf

  1. Kontrollierte Zeichenbilderzeugung::
    • Laden Sie die Referenz- und Zielbilder hoch.
    • Erzeugung von kontrollierten Zeichenbildern mit Hilfe des Leffa-Modells.
    • Passen Sie die Parameter an, um das gewünschte Aussehen und den Posen-Effekt zu erzielen.
  2. virtuelle Anprobe::
    • Laden Sie Bilder von Charakteren und Kostümen hoch.
    • Erstellen Sie eine virtuelle Anpassung nach dem Leffa-Modell.
    • Passen Sie Position und Größe des Kleidungsstücks an, um beste Ergebnisse zu erzielen.
  3. Haltungswechsel::
    • Laden Sie Bilder von Personen und Zielposen hoch.
    • Erzeugen von Pose-Transfer-Effekten unter Verwendung des Leffa-Modells.
    • Passen Sie die Posenparameter für eine natürliche Posenübertragung an.
  4. Hochwertige Bilderzeugung::
    • Stellen Sie sicher, dass die hochgeladenen Referenz- und Zielbilder von hoher Qualität sind.
    • Erzeugen Sie qualitativ hochwertige Bilder nach dem Leffa-Modell.
    • Überprüfen Sie die Details des erzeugten Bildes, um sicherzustellen, dass es nicht verzerrt ist.
  5. modellunabhängige Verlustfunktion::
    • Anwendung der Verlustfunktion von Leffa auf andere Diffusionsmodelle.
    • Führen Sie eine Modellschulung und -bewertung durch, um die Wirkung der Leistungsverbesserung zu beobachten.

Mit den oben genannten Schritten können die Benutzer leicht mit Leffa für die kontrollierbare Charakterbilderzeugung, virtuelle Anpassung und Posenübertragung beginnen und den Spaß an der hochwertigen Bilderzeugung genießen.

Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:Leiter des AI-Austauschkreises " Leffa: High-fidelity model virtual fitting and character pose adjustment, Meta open source controllable character image generation model
de_DEDeutsch