1-2-1-MNVTON: imágenes eficaces, pruebas virtuales de ropa por personas en vídeos (por abrir)

Introducción general

1-2-1-MNVTON es un proyecto de código abierto basado en GitHub, cuyo objetivo es lograr una prueba virtual eficiente a través de la tecnología "Modality-specific Normalisation for Virtual Try-On" (MNVTON). El proyecto resuelve el problema del alto coste computacional de la tecnología de prueba virtual tradicional y proporciona una experiencia de prueba eficiente y de alta calidad. La tecnología MNVTON, a través del proceso de normalización específico de la modalidad, hace que la prueba virtual sea más realista y precisa, adecuada para plataformas de comercio electrónico, la industria de la moda y otras necesidades de escenarios de prueba virtual.

Lista de funciones

• Pruebas virtuales eficaces: Efecto de prueba virtual eficaz y realista gracias a la tecnología MNVTON.
• Código fuente abierto: Proporcionar un código fuente abierto completo para que los desarrolladores lleven a cabo el desarrollo secundario y la aplicación.
• Salida de alta calidad: Genere imágenes de prueba virtuales de alta calidad para mejorar la experiencia del usuario.
• Optimización de los costes de cálculo: optimice los costes de cálculo para que la adaptación virtual sea más eficaz.
• Normalización modal: mejore la precisión del efecto de ajuste mediante una normalización específica por modalidades.

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

1. Clona el código del proyecto:

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

2. Vaya al catálogo de proyectos:

   cd 1-2-1-MNVTON

3. Instale la dependencia:

   pip install -r requirements.txt

4. Ejecuta el proyecto:

   python main.py

Instrucciones de uso

1. Adaptación virtual eficazEl usuario puede subir sus fotos e imágenes de las prendas que desea probarse y el sistema generará automáticamente los resultados de las pruebas virtuales.
2. código abiertoLos desarrolladores pueden modificar y ampliar el código según sus necesidades para diferentes escenarios de aplicación.
3. producción de alta calidadEl sistema genera imágenes de prueba virtuales de gran calidad que los usuarios pueden descargar y compartir directamente.
4. Cálculo de la optimización de costesLa optimización del algoritmo permite reducir el consumo de recursos informáticos y aumentar la eficacia del proceso de ajuste virtual.
5. normalización modalEl sistema mejora la precisión y el realismo del efecto de ajuste virtual mediante la normalización específica de la modalidad.

Procedimiento de funcionamiento detallado

1. Subir fotosLos usuarios tienen que subir primero una foto suya y una imagen de la prenda que quieren probarse.
2. Selección de modosEl sistema seleccionará automáticamente la modalidad adecuada para la normalización basándose en las imágenes cargadas por el usuario.
3. Generar resultados de ajusteEl sistema genera automáticamente resultados de adaptación virtuales que los usuarios pueden previsualizar y ajustar.
4. Descargar y compartirLos usuarios pueden descargar localmente los resultados de ajuste de alta calidad generados o compartirlos directamente en las redes sociales.