Kolors（Kotaku）：効率的なバーチャル試着／モデル着せ替え、テキストから画像生成モデル

はじめに

Kolorsは、Racerチームによって開発された、ポテンシャル拡散技術に基づく大規模なテキスト画像生成モデルです。Kolorsは、視覚的品質、複雑な意味的精度、テキストレンダリングにおいて大きな優位性を持ち、学術研究と商業利用の両方に適しています。

オンライン経験：

https://huggingface.co/spaces/Kwai-Kolors/Kolors-Virtual-Try-On

https://modelscope.cn/studios/Kwai-Kolors/Kolors-Virtual-Try-On

https://virtual-try-on.online/zh/playground

機能一覧

• テキストから画像への変換：テキストの説明を入力すると、対応する高品質の画像が生成されます。
• バーチャル試着：ポートレートや服の画像をアップロードして、リアルなバーチャル試着効果を生成。
• 複数のモデルをサポート：ControlNet、IP-Adapter、LoRAなど。
• オープンソースコード：学術研究や商用アプリケーションをサポートするために、完全なトレーニングコードと推論コードが提供されています。
• マルチプラットフォーム対応：Diffusers、ComfyUI、その他のプラットフォームをサポート。

ヘルプの使用

設置プロセス

1. 環境準備Python 3.8以上がインストールされ、必要な依存ライブラリーがインストールされていることを確認してください。

   pip install -r requirements.txt
   

2. ダウンロードモデルよりギットハブもしかしたらハグする顔ダウンロード Kolors model weights.
3. 設定環境READMEファイルのガイドラインに従って、環境変数とパスを設定してください。

使用ガイドライン

1. テキストから画像への変換::
   • 以下のコマンドを実行し、テキスト説明を入力して画像を生成する：

     python generate.py --text 「草むらを走る犬
     

   • 生成された画像は指定したディレクトリに保存される。
2. バーチャル試着::
   • 顔写真や洋服の写真をアップロードする：

     python virtual_try_on.py --person_image "person.jpg" --clothing_image "clothing.jpg"
     

   • 生成されたバーチャルフィッティング結果は、指定したディレクトリに保存されます。
3. モデルトレーニング::
   • トレーニングを開始するには、以下のコマンドを使用する：

     python train.py --config "config.yaml"
     

   • 必要に応じて、学習率やバッチサイズなど、設定ファイルのパラメーターを調整する。
4. マルチプラットフォーム対応::
   • ディフューザーにKolorsを使う：

     より ディフューザー インポート 拡散パイプライン
     pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained()"クワイ・カラー／カラーズ")
     image = パイプライン(「草むらを走る犬).images[0]
     image.save()"output.png")
     

   • ComfyUIでKolorsを使う：

     より コンフィ インポート ComfyUI
     ui = ComfyUI(model="クワイ・カラー／カラーズ")
     ui.generate(「草むらを走る犬出力"output.png")
     

一般的な問題

1. 生成された画像の品質を向上させるには？
   • 学習データ量の増加、学習率の最適化など、モデルのパラメータを調整する。
2. バーチャルフィッティングがうまくいかなかったら？
   • アップロードされた画像が鮮明で十分な明るさがあることを確認し、服の画像の角度や比率を調整する。
3. モデルトレーニングに時間がかかりすぎる？
   • 高性能GPUをトレーニングに使用するか、クラウド・コンピューティング・プラットフォームを選択してトレーニング・プロセスを高速化する。

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