OOTDiffusion: Open-Source-Modelle zum Ankleiden von Charakteren

OOTDiffusion ist ein Open-Source-Tool für die virtuelle Anprobe von Kleidung, das auf der Latent-Diffusion-Modellierungstechnologie basiert und eine hochgradig kontrollierte virtuelle Anprobe ermöglichen soll. In diesem Tutorial werden die Funktionen, die Verwendung sowie die Installations- und Bereitstellungsschritte erläutert.

I. Funktioneller Überblick

OOTDiffusion bietet hauptsächlich die folgenden Funktionen:

1. Erzeugung und Verschmelzung hochwertiger Bilder von KleidungsstückenMit Hilfe von Latent-Diffusion-Modellierungstechniken ist OOTDiffusion in der Lage, qualitativ hochwertige Bilder von Kleidungsstücken zu erzeugen, die auf natürliche und realistische Weise mit den vom Benutzer bereitgestellten Modellbildern verschmolzen werden.
2. Automatische Anpassung der KleidungDas Kleidungsstück wird automatisch an die Körperform des Modells angepasst, je nach Geschlecht und Körpertyp des Benutzers, um einen perfekten Sitz zu gewährleisten.
3. Individuelles AnpassungserlebnisBenutzer können die Anprobe an ihre Bedürfnisse und Vorlieben anpassen, einschließlich der Auswahl verschiedener Kleidungsstile und Farben.
4. Unterstützt Halb- und GanzkörpermodelleHalbkörpermodelle (für Oberkörperbekleidung wie T-Shirts und Blusen) und Ganzkörpermodelle (für Ganzkörperbekleidung wie Oberteile, Unterteile und Kleider) sind erhältlich.

II. installation und einsatz

Anforderungen an die Umwelt

Python 3.6 oder höher
PyTorch 1.7 oder höher
CUDA 10.2 oder höher (bei Verwendung von GPU-Beschleunigung)

umziehen

1. Klonen der Codebasis::

git clone https://github.com/levihsu/OOTDiffusion.git

2. Installation von Abhängigkeiten::

cd OOTDiffusion
pip install -r anforderungen.txt

III. Methoden der Nutzung

Konfigurationsparameter

Bevor Sie OOTDiffusion nutzen können, müssen Sie einige Parameter an Ihre speziellen Bedürfnisse anpassen:

Modellpfad: Geben Sie den Pfad zu Ihrer Modelldatei an.
Kleidung Pfad: Geben Sie den Pfad zu Ihrer Kostümbilddatei an.
ZoomverhältnisPasst die Skalierung zwischen dem Kleidungsstückbild und dem Modellbild an.
AbtastzeitenLegen Sie die Anzahl der Stichproben des erzeugten Bildes fest, um die Bildqualität zu optimieren.

anprobieren

Verwenden Sie den folgenden Befehl, um eine virtuelle Anpassung zu starten:

python run_ootdiffusion.py --model_path [Modellpfad] --clothing_path [Kleidungspfad] --scale_factor [Skalierung] --num_samples [Anzahl der Stichproben]

IV. Beispiele

Angenommen, Sie haben das Modellbild und das Bekleidungsbild vorbereitet, dann können Sie dem folgenden Beispiel folgen:

python run_ootdiffusion.py ---model_path . /models/example_model.png --clothing_path . /kleider/beispiel_kleider.png --scale_factor 1.0 --num_samples 100

Mit diesem Befehl wird ein Bild erzeugt, das das angegebene Kleidungsstück auf natürliche Weise mit dem angegebenen Modell verschmilzt.

V. Vorsichtsmaßnahmen

Vergewissern Sie sich, dass alle Bilddateien einen sauberen Hintergrund haben, um bessere Überblendungsergebnisse zu erzielen.
Passen Sie die Anzahl der Stichproben und die Skalierung für eine optimale Anpassung auf der Grundlage der Leistung Ihres Systems an.

Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie OOTDiffusion effektiv für die virtuelle Anprobe von Kleidungsstücken nutzen und so eine innovative und praktische Lösung sowohl für die persönliche Unterhaltung als auch für kommerzielle Präsentationen anbieten.

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