1-2-1-MNVTON: 효율적인 이미지, 동영상 속 사람이 가상으로 옷을 입어보는 기능(오픈 예정)

일반 소개

1-2-1-MNVTON은 깃허브 기반의 오픈소스 프로젝트로, '가상 착장을 위한 모달리티별 노멀라이제이션'(MNVTON) 기술을 통해 효율적인 가상 착장을 실현하는 것을 목표로 합니다. 이 프로젝트는 기존 가상 착장 기술의 높은 컴퓨팅 비용 문제를 해결하고 고품질의 효율적인 착장 경험을 제공하며, 모달리티별 정규화 프로세스를 통해 가상 착장을 더욱 사실적이고 정확하게 만들어 이커머스 플랫폼, 패션 산업 및 기타 가상 착장 시나리오가 필요한 분야에 적합한 MNVTON 기술을 제공합니다.

기능 목록

• 효율적인 가상 트라이온: MNVTON 기술을 통해 효율적이고 사실적인 가상 트라이온 효과를 제공합니다.
• 오픈 소스 코드: 개발자가 2차 개발 및 애플리케이션을 수행할 수 있도록 완전한 오픈 소스 코드를 제공합니다.
• 고품질 출력: 고품질 가상 시착 이미지를 생성하여 사용자 경험을 향상시킵니다.
• 계산 비용 최적화: 계산 비용을 최적화하여 가상 피팅의 효율성을 높입니다.
• 모달 정규화: 모달별 정규화를 통해 피팅 효과의 정확도를 개선합니다.

도움말 사용

설치 프로세스

1. 프로젝트 코드를 복제합니다:

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

2. 프로젝트 카탈로그로 이동합니다:

   cd 1-2-1-MNVTON

3. 종속성을 설치합니다:

   pip install -r requirements.txt

4. 프로젝트를 실행합니다:

   python main.py

사용 지침

1. 효율적인 가상 피팅: 프로젝트를 실행한 후 사용자가 입어보고 싶은 의상의 사진과 사진을 업로드하면 시스템이 자동으로 가상 피팅 결과를 생성합니다.
2. 오픈 소스개발자는 다양한 애플리케이션 시나리오에 따라 필요에 따라 코드를 수정하고 확장할 수 있습니다.
3. 고품질 출력시스템에서 생성된 가상 피팅 이미지는 고품질이며 사용자가 직접 다운로드하여 공유할 수 있습니다.
4. 비용 최적화 계산알고리즘을 최적화하면 컴퓨팅 리소스 소비가 줄어들어 가상 피팅 프로세스의 효율성이 높아집니다.
5. 모달 정규화모달리티별 정규화를 통해 가상 피팅 효과의 정확성과 현실감을 향상시킵니다.

세부 운영 절차

1. 사진 업로드사용자는 먼저 자신의 사진과 입어보고 싶은 의상의 사진을 업로드해야 합니다.
2. 모드 선택사용자가 업로드한 이미지를 기반으로 시스템이 자동으로 정규화에 적합한 모달리티를 선택합니다.
3. 피팅 결과 생성시스템에서 사용자가 미리 보고 조정할 수 있는 가상 트라이온 렌더링을 자동으로 생성합니다.
4. 다운로드 및 공유생성된 고품질 피팅 결과를 로컬에서 다운로드하거나 소셜 미디어에 바로 공유할 수 있습니다.