1-2-1-MNVTON: Imagens eficientes, experimentação virtual de roupas por pessoas em vídeos (a serem abertos)

Introdução geral

O 1-2-1-MNVTON é um projeto de código aberto baseado no GitHub, cujo objetivo é obter um teste virtual eficiente por meio da tecnologia "Modality-specific Normalisation for Virtual Try-On" (MNVTON). O projeto resolve o problema do alto custo computacional da tecnologia de teste virtual tradicional e oferece uma experiência de teste eficiente e de alta qualidade. A tecnologia MNVTON, por meio do processo de normalização específico da modalidade, torna o teste virtual mais realista e preciso, adequado para plataformas de comércio eletrônico, para o setor de moda e para outras necessidades de cenários de teste virtual.

Lista de funções

• Experimentação virtual eficiente: efeito de experimentação virtual eficiente e realista por meio da tecnologia MNVTON.
• Código-fonte aberto: forneça o código-fonte aberto completo para que os desenvolvedores realizem o desenvolvimento e a aplicação secundários.
• Saída de alta qualidade: gere imagens de prova virtual de alta qualidade para aprimorar a experiência do usuário.
• Otimização de custos de cálculo: otimize os custos de cálculo para tornar o ajuste virtual mais eficiente.
• Normalização modal: melhore a precisão do efeito de ajuste por meio da normalização específica do modal.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

1. Clone o código do projeto:

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

2. Vá para o catálogo de projetos:

   cd 1-2-1-MNVTON

3. Instale a dependência:

   pip install -r requirements.txt

4. Execute o projeto:

   python main.py

Instruções de uso

1. Ajuste virtual eficienteDepois de executar o projeto, os usuários podem carregar suas fotos e fotos das peças de roupa que desejam experimentar, e o sistema gerará automaticamente os resultados da prova virtual.
2. código abertoOs desenvolvedores podem modificar e estender o código de acordo com suas necessidades para diferentes cenários de aplicativos.
3. saída de alta qualidadeAs imagens de adaptação virtual geradas pelo sistema são de alta qualidade e podem ser baixadas e compartilhadas diretamente pelos usuários.
4. Cálculo da otimização de custosOtimização do algoritmo: Ao otimizar o algoritmo, o consumo de recursos computacionais é reduzido, tornando o processo de ajuste virtual mais eficiente.
5. normalização modalO sistema melhora a precisão e o realismo do efeito de ajuste virtual por meio da normalização específica da modalidade.

Procedimento de operação detalhado

1. Fazer upload de fotosOs usuários precisam primeiro carregar uma foto de si mesmos e uma foto da peça de roupa que desejam experimentar.
2. Seleção de modosO sistema selecionará automaticamente a modalidade apropriada para normalização com base nas imagens carregadas pelo usuário.
3. Gerar resultados de ajusteO sistema gera automaticamente resultados de ajuste virtual que os usuários podem visualizar e ajustar.
4. Baixe e compartilheOs usuários podem fazer o download dos resultados de ajuste de alta qualidade gerados localmente ou compartilhá-los diretamente nas mídias sociais.