OOTDiffusion: Modelos de código aberto para vestir personagens

O OOTDiffusion é uma ferramenta de ajuste de roupas virtual de código aberto baseada na tecnologia de modelagem de difusão latente, projetada para proporcionar uma experiência de ajuste virtual altamente controlada. Este tutorial detalhará seus recursos, uso e etapas de instalação e implementação.

I. Visão geral funcional

O OOTDiffusion oferece principalmente os seguintes recursos:

1. Geração e fusão de imagens de vestuário de alta qualidadeUsando técnicas de modelagem de difusão latente, o OOTDiffusion é capaz de gerar imagens de vestuário de alta qualidade que são fundidas de forma natural e realista em imagens de modelos fornecidas pelo usuário.
2. Ajuste automático de roupasA roupa é ajustada automaticamente para se adequar ao formato do corpo do modelo, de acordo com o sexo e o tipo de corpo do usuário, garantindo um ajuste perfeito.
3. Experiência de ajuste personalizadaOs usuários podem adaptar o ajuste às suas necessidades e preferências, incluindo a escolha de diferentes estilos e cores de roupas.
4. Suporta modelos de meio corpo e corpo inteiroModelos de meio corpo (para peças de vestuário da parte superior do corpo, como camisetas e blusas) e modelos de corpo inteiro (para peças de vestuário de corpo inteiro, incluindo tops, calças e vestidos) estão disponíveis.

II. Instalação e implementação

Requisitos ambientais

Python 3.6 ou superior
PyTorch 1.7 ou posterior
CUDA 10.2 ou superior (se estiver usando aceleração de GPU)

mover

1. Clonagem da base de código::

git clone https://github.com/levihsu/OOTDiffusion.git

2. Instalação de dependências::

cd OOTDiffusion
pip install -r requirements.txt

III Métodos de uso

Parâmetros de configuração

Antes de usar o OOTDiffusion, alguns parâmetros precisam ser configurados para atender às suas necessidades específicas:

caminho do modeloEspecifique o caminho para o arquivo de modelo.
Caminho das roupasEspecifique o caminho para o arquivo de imagem do traje.
taxa de zoomAjusta a escala entre a imagem da roupa e a imagem do modelo.
tempos de amostragemNúmero de amostras: Defina o número de amostras da imagem gerada para otimizar a qualidade da imagem.

começar a experimentar

Use o seguinte comando para iniciar uma instalação virtual:

python run_ootdiffusion.py --model_path [caminho do modelo] --clothing_path [caminho da roupa] --scale_factor [dimensionamento] --num_samples [número de amostras]

IV. exemplos

Supondo que você tenha preparado a imagem do modelo e a imagem da roupa, você pode seguir o exemplo abaixo:

python run_ootdiffusion.py ---model_path . /models/example_model.png --clothing_path . /clothes/example_clothes.png --scale_factor 1.0 --num_samples 100

Esse comando gerará uma imagem que mescla naturalmente a peça de roupa especificada no modelo especificado.

V. Precauções

Certifique-se de que todos os arquivos de imagem tenham um fundo limpo para obter melhores resultados de combinação.
Ajuste o número de amostras e a escala para obter o ajuste ideal com base no desempenho de seu sistema.

Seguindo essas etapas, você pode usar o OOTDiffusion de forma eficaz para ajustes virtuais de roupas, fornecendo uma solução inovadora e prática para entretenimento pessoal e apresentações comerciais.

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