1-2-1-MNVTON : Images efficaces, essayage virtuel de vêtements par des personnes dans des vidéos (à ouvrir)

Introduction générale

1-2-1-MNVTON est un projet open source basé sur GitHub, qui vise à réaliser un essai virtuel efficace grâce à la technologie "Normalisation spécifique à la modalité pour l'essai virtuel" (MNVTON). Le projet résout le problème du coût de calcul élevé de la technologie traditionnelle d'essai virtuel et offre une expérience d'essai efficace et de haute qualité. La technologie MNVTON utilise le processus de normalisation spécifique à la modalité, ce qui rend l'essai virtuel plus réaliste et plus précis et convient aux plateformes de commerce électronique, à l'industrie de la mode et à d'autres scénarios d'essai virtuel.

Liste des fonctions

• Essai virtuel efficace : Effet d'essai virtuel efficace et réaliste grâce à la technologie MNVTON.
• Code source ouvert : fournir un code source ouvert complet pour que les développeurs puissent effectuer le développement secondaire et l'application.
• Sortie de haute qualité : génère des images d'essayage virtuel de haute qualité pour améliorer l'expérience de l'utilisateur.
• Optimisation des coûts de calcul : optimiser les coûts de calcul pour rendre l'appareillage virtuel plus efficace.
• Normalisation modale : améliorez la précision de l'effet d'ajustement grâce à la normalisation modale.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

1. Cloner le code du projet :

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

2. Accédez au catalogue de projets :

   cd 1-2-1-MNVTON

3. Installer la dépendance :

   pip install -r requirements.txt

4. Exécuter le projet :

   python main.py

Mode d'emploi

1. Un montage virtuel efficaceLe projet : Après avoir lancé le projet, les utilisateurs peuvent télécharger leurs photos et celles des vêtements qu'ils souhaitent essayer, et le système génère automatiquement des résultats d'essayage virtuels.
2. source ouverteLes développeurs peuvent modifier et étendre le code en fonction de leurs besoins pour différents scénarios d'application.
3. une production de haute qualitéLes images d'appareillage virtuel générées par le système sont de haute qualité et peuvent être directement téléchargées et partagées par les utilisateurs.
4. Calcul de l'optimisation des coûtsEn optimisant l'algorithme, la consommation de ressources informatiques est réduite, ce qui rend le processus d'adaptation virtuelle plus efficace.
5. normalisation modaleLe système améliore la précision et le réalisme de l'effet d'appareillage virtuel grâce à une normalisation spécifique à chaque modalité.

Procédure d'utilisation détaillée

1. Télécharger des photosLes utilisateurs doivent d'abord télécharger une photo d'eux-mêmes et une photo du vêtement qu'ils souhaitent essayer.
2. Sélection des modesLe système sélectionnera automatiquement la modalité appropriée pour la normalisation en fonction des images téléchargées par l'utilisateur.
3. Générer des résultats d'ajustementLe système génère automatiquement des résultats d'essayage virtuels que les utilisateurs peuvent prévisualiser et ajuster.
4. Télécharger et partagerLes utilisateurs peuvent télécharger localement les résultats d'ajustement de haute qualité générés ou les partager directement sur les médias sociaux.