OOTDiffusionは、潜在拡散モデリング技術に基づいたオープンソースのバーチャル試着ツールで、高度に制御されたバーチャル試着体験を提供するように設計されています。このチュートリアルでは、その機能、使用方法、インストールとデプロイの手順について詳しく説明します。
I. 機能概要
OOTDiffusionは主に以下の機能を提供します：
1. 高品質の衣服画像生成と融合OOTDiffusionは、潜在拡散モデリング技術を用いて、ユーザーが提供したモデル画像に自然かつリアルに融合した高品質の衣服画像を生成することができる。
2. 衣服の自動調整衣服はユーザーの性別や体型に応じてモデルの体型に合うように自動的に調整され、完璧なフィット感を保証する。
3. パーソナル・フィッティングユーザーは、さまざまな服のスタイルや色の選択を含め、自分のニーズや好みにフィッティングを合わせることができます。
4. ハーフボディとフルボディモデルに対応Tシャツやブラウスなど上半身用のハーフボディモデルと、トップス、ボトムス、ワンピースなど全身用のフルボディモデルがあります。
II.インストールと展開
環境要件
Python 3.6以上
PyTorch 1.7以降
CUDA 10.2以上（GPUアクセラレーションを使用する場合）
動く
1. コードベースのクローン::
git clone https://github.com/levihsu/OOTDiffusion.git
2. 依存関係のインストール::
cd OOTDiffusion
pip install -r requirements.txt
III.使用方法
設定パラメータ
OOTDiffusionを使用する前に、いくつかのパラメータをお客様のニーズに合わせて設定する必要があります：
モデルパスモデルファイルのパスを指定します。
服の道コスチューム画像ファイルのパスを指定します。
ズーム比衣服画像とモデル画像のスケーリングを調整します。
サンプリング時間画質を最適化するために、生成画像のサンプル数を設定します。
試着開始
仮想フィッティングを開始するには、以下のコマンドを使用する：
python run_ootdiffusion.py --model_path [モデルのパス] --clothing_path [衣服のパス] --scale_factor [スケーリング] --num_samples [サンプル数］
例
モデル画像と洋服画像が用意できたと仮定して、以下の例に従います：
python run_ootdiffusion.py ---model_path ./models/example_model.png --clothing_path ./clothes/example_clothes.png --scale_factor 1.0 --num_samples 100
このコマンドは、指定したモデルに指定した衣服を自然にブレンドする画像を生成します。
V. 注意事項
より良いブレンド結果を得るために、すべての画像ファイルの背景がきれいであることを確認してください。
システムの性能に応じて、最適なフィッティングができるようにサンプル数とスケーリングを調整します。
これらのステップに従うことで、OOTDiffusionをバーチャル試着に効果的に使用することができ、個人的なエンターテイメントや商業的なプレゼンテーションの両方に革新的で実用的なソリューションを提供することができます。
