1-2-1-MNVTON: Эффективные образы, виртуальная примерка одежды людьми на видео (будет открыто)

Общее введение

1-2-1-MNVTON - это проект с открытым исходным кодом на GitHub, целью которого является эффективная виртуальная примерка с помощью технологии "Нормализация для виртуальной примерки с учетом модальности" (MNVTON). Проект решает проблему высоких вычислительных затрат традиционной технологии виртуальной примерки и обеспечивает качественный и эффективный опыт примерки. Технология MNVTON с помощью процесса нормализации по модальности делает виртуальную примерку более реалистичной и точной, подходящей для платформ электронной коммерции, индустрии моды и других необходимых сценариев виртуальной примерки.

Список функций

• Эффективная виртуальная примерка: Эффективная и реалистичная виртуальная примерка благодаря технологии MNVTON.
• Открытый исходный код: Предоставьте разработчикам полный открытый исходный код для вторичной разработки и применения.
• Высококачественный результат: генерируйте высококачественные виртуальные изображения для примерки, чтобы повысить удобство использования.
• Оптимизация затрат на расчеты: оптимизируйте затраты на расчеты, чтобы сделать виртуальную примерку более эффективной.
• Модальная нормализация: повышение точности эффекта подгонки за счет модальной нормализации.

Использование помощи

Процесс установки

1. Клонируйте код проекта:

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

2. Перейдите в каталог проектов:

   cd 1-2-1-MNVTON

3. Установите зависимость:

   pip install -r requirements.txt

4. Запустите проект:

   python main.py

Инструкция по применению

1. Эффективная виртуальная примерка: Запустив проект, пользователи могут загрузить свои фотографии и изображения одежды, которую они хотят примерить, и система автоматически сгенерирует результаты виртуальной примерки.
2. открытый исходный кодРазработчики могут изменять и расширять код в соответствии со своими потребностями для различных сценариев применения.
3. высокое качество продукции: Виртуальные изображения, созданные системой, отличаются высоким качеством и могут быть непосредственно загружены и распространены пользователями.
4. Расчет оптимизации затрат: Оптимизация алгоритма позволяет снизить потребление вычислительных ресурсов, что делает процесс виртуальной примерки более эффективным.
5. модальная нормализация: Система повышает точность и реалистичность эффекта виртуальной примерки за счет нормализации по модальности.

Подробная процедура работы

1. Загрузить фотографии: Сначала пользователям нужно загрузить свою фотографию и изображение одежды, которую они хотят примерить.
2. Выбор режимов: Система автоматически выберет подходящую модальность для нормализации на основе изображений, загруженных пользователем.
3. Создание результатов подгонки: Система автоматически генерирует виртуальный рендер для примерки, который пользователь может предварительно просмотреть и настроить.
4. Загружайте и делитесь: Пользователи могут загрузить сгенерированные высококачественные результаты примерки в локальном режиме или поделиться ими непосредственно в социальных сетях.