AI-ClothingTryOn: виртуальный инструмент для примерки одежды на основе Gemini

Общее введение

AI-ClothingTryOn - это настольное приложение с открытым исходным кодом на базе Python, созданное разработчиком speedTD и размещенное на GitHub. Оно использует Google Близнецы Технология искусственного интеллекта, позволяющая пользователям загружать фотографии людей и изображения одежды для создания результатов виртуальной примерки. Пользователи могут увидеть, как одежда выглядит на них, и принять решение о покупке. Приложение использует PyQt6 для создания интуитивно понятного интерфейса с помощью Gemini API Обрабатывает изображения для создания реалистичных результатов примерки. Этот инструмент подойдет не только любителям интернет-магазинов, но и разработчикам, которые хотят изучить технологию искусственного интеллекта. Проект предоставляет два способа использования EXE-файла и исходного кода, что удобно для разных пользователей.

Список функций

• Загрузить фотографии: Поддерживается загрузка фотографий персонажей и одежды по отдельности.
• Создание результатов подгонки: Создайте 10 различных изображений результатов подгонки за один раз.
• Пользовательские советы: Пользователи могут вводить текстовые подсказки для настройки эффекта генерации ИИ.
• Сохранить результаты: Вы можете сохранить понравившиеся изображения для примерки в локальном режиме.
• интуитивно понятный интерфейс: Обеспечивает простой в использовании графический интерфейс, которым легко управлять.
• пакетный файл: Поддерживает одновременную обработку нескольких изображений для повышения эффективности.

Использование помощи

AI-ClothingTryOn - это настольный инструмент, который можно использовать непосредственно из предварительно скомпилированного EXE-файла или запускать из исходного кода. Ниже приведено подробное руководство по установке и использованию, которое поможет вам быстро начать работу.

Процесс установки

Метод 1: Использование EXE-файла (подходит для обычных пользователей)

1. скачать программу
   • Посетите страницу GitHub по адресу https://github.com/speedTD/AI-ClothingTryOn.
   • Загрузите последнюю версию EXE-файла из раздела "Релизы".
   • Если ваш браузер блокирует загрузку EXE-файла, вы можете воспользоваться альтернативной ссылкой для загрузки ZIP-файла:

     https://mega.nz/file/pYpkQbzJ#exFxB7T2QhQFbMUzza1xx_KeAajMreSy3MdBgZOKuQM
     

   • После загрузки и извлечения ZIP-файла найдите файл AI-ClothingTryOn.exe.
2. программа бега
   • двойной щелчок AI-ClothingTryOn.exe Запуск.
   • При первом запуске вам будет предложено ввести API-ключ Google Gemini.
3. Настройка ключа API
   • Для получения ключа обратитесь к разделу "Получение ключа API Google Gemini" ниже.
   • Введите ключ во всплывающем окне программы или сохраните его в корневом каталоге проекта в папке api_key.txt Документация.

Метод 2: Использование исходного кода (для разработчиков)

1. Подготовка среды
   • Установите Python 3.8 или более позднюю версию с официального сайта Python.
   • Установите инструмент Git, загрузив его с сайта Git.
   • Убедитесь, что у вас есть подключение к интернету для вызова Gemini API.
2. Код загрузки
   • Откройте терминал и введите следующую команду, чтобы клонировать проект:

     git clone https://github.com/speedTD/AI-ClothingTryOn.git
     

   • Перейдите в каталог проектов:

     cd AI-ClothingTryOn
     

3. Установка зависимостей
   • Выполните следующую команду для установки необходимых библиотек:

     pip install -r requirements.txt
     

   • Если не хватает requirements.txtУстановите основные библиотеки вручную:

     pip install pyqt6 google-generativeai pillow
     

4. программа бега
   • Введите команду для запуска:

     python main.py
     

Получите ключ API Google Gemini

1. Откройте браузер и посетите Google AI Studio.
2. Войдите в систему с помощью учетной записи Google.
3. Найдите на странице пункт "Ключи API" и нажмите "Создать новый ключ".
4. Скопируйте сгенерированный ключ API.
5. Вставьте ключ в окно запроса программы или сохраните его в файле api_key.txt Документация.

Основные функции

Загрузить фотографии

• После запуска программы на интерфейсе есть две кнопки: "Выбрать фото людей" и "Выбрать фото одежды".
• Нажмите на кнопку "Выбрать фотографию" и загрузите четкую фотографию в полный рост (рекомендуется формат JPG или PNG).
• Нажмите на кнопку "Выбрать фото одежды" и загрузите фотографию своей одежды (желательно спереди, без помех).
• Фотографии автоматически сохраняются в uploads/ Папка.

Создание результатов подгонки

• После загрузки фотографий нажмите на кнопку "Создать 10 примерочных картинок".
• Программа обращается к API Google Gemini для создания 10 различных изображений фитинга.
• Процесс генерации занимает от нескольких секунд до нескольких минут, в зависимости от скорости сети и размера изображения.
• Результаты отображаются на интерфейсе, а также сохраняются в results/ Папка.

Пользовательские советы

• В текстовом поле на интерфейсе можно ввести подсказки, например "Носить на открытом воздухе" или "Отрегулировать для плотного прилегания".
• Введите его и снова нажмите кнопку Generate, и ИИ скорректирует результат в соответствии с подсказками.

Сохранить результаты

• Под 10 созданными изображениями находится кнопка "Сохранить".
• Нажмите "Сохранить" и выберите путь сохранения, изображение будет сохранено в формате JPG.

предостережение

• Требования к изображениюФотографии людей должны быть полностью видны, а изображения одежды должны быть четкими и не отвлекать внимание от фона.
• сетевые требования: Для вызова Gemini API приложение должно быть подключено к сети.
• Напоминания о сборах: За использование API Google Gemini может взиматься плата, поэтому мы рекомендуем ознакомиться с официальными ценами Google.
• обработка ошибок: Если программа дает сбой, проверьте правильность ключа API или убедитесь, что сетевое соединение работает.

Расширенное использование

• Код корректировки: Разработчики могут изменять main.pyНапример, увеличить количество генерируемых изображений или оптимизировать интерфейс.
• Многопоточная оптимизация: Программа использует несколько потоков для обработки изображений, и пользователи, разбирающиеся в программировании, могут настроить параметры потоков для увеличения скорости.
• Проекты вклада: Если вы обнаружили проблему или у вас есть предложение по улучшению, вы можете форкнуть проект и отправить Pull Request.

Выполнив эти действия, вы сможете примерить одежду с помощью AI-ClothingGENERATE и ощутить удобство искусственного интеллекта.

сценарий применения

1. Решение о покупках онлайн
   Пользователи смотрят на одежду на платформе электронной коммерции и с помощью этого инструмента загружают свою фотографию и изображение одежды, чтобы создать эффект примерки и определить, подходит ли она для покупки.
2. Тест на подбор одежды
   Пользователи, которые хотят попробовать различные сочетания одежды, могут загрузить несколько фотографий одежды, чтобы получить несколько результатов примерки и найти наилучший вариант.
3. Техническое обучение ИИ
   Студенты и разработчики могут изучить код проекта и узнать, как разрабатывать настольные приложения с помощью Google Gemini API и PyQt6.

QA

1. Является ли этот инструмент бесплатным?
   Сам проект бесплатный, но использование API Google Gemini может быть платным, в зависимости от тарифов Google.
2. Нужна ли мне сеть?
   Да, программа опирается на API Google Gemini и должна быть подключена к сети, чтобы генерировать изображения.
3. Реален ли эффект поколения?
   Результаты зависят от качества фотографии и слова подсказки. В основном реалистичные, но сложные фоны могут повлиять на результаты.
4. Могу ли я примерять несколько платьев одновременно?
   В текущей версии обрабатывается по одному предмету одежды за раз, для нескольких предметов требуется несколько прогонов.