OOTDiffusion: модели с открытым исходным кодом для переодевания персонажей

OOTDiffusion - это инструмент для виртуальной примерки одежды с открытым исходным кодом, основанный на технологии моделирования скрытой диффузии и предназначенный для обеспечения высококонтролируемой виртуальной примерки. В этом руководстве подробно описаны его возможности, использование, а также шаги по установке и развертыванию.

I. Функциональный обзор

OOTDiffusion в основном предоставляет следующие возможности:

1. Создание и слияние высококачественных изображений одеждыИспользуя методы моделирования скрытой диффузии, OOTDiffusion может генерировать высококачественные изображения одежды, которые естественно и реалистично сливаются с изображениями моделей, предоставленными пользователем.
2. Автоматическая регулировка одеждыОдежда автоматически подгоняется под фигуру модели в соответствии с полом и типом телосложения пользователя, обеспечивая идеальную посадку.
3. Индивидуальный подход к примерке: Пользователи могут адаптировать примерку к своим потребностям и предпочтениям, включая выбор различных стилей и цветов одежды.
4. Поддерживает модели с половиной и полным телом: Доступны модели для половинок тела (для верхней части тела, например, футболок и блузок) и для полных тел (для полных тел, включая топы, низы и платья).

II. Установка и развертывание

Экологические требования

Python 3.6 или выше
PyTorch 1.7 или более поздняя версия
CUDA 10.2 или выше (если используется ускорение GPU)

перейти

1. Клонирование кодовой базы::

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

2. Установка зависимостей::

cd OOTDiffusion
pip install -r requirements.txt

III. Методы использования

Параметры конфигурации

Перед использованием OOTDiffusion необходимо настроить некоторые параметры в соответствии с вашими потребностями:

путь модели: Укажите путь к файлу модели.
Путь к одежде: Укажите путь к файлу с изображением костюма.
коэффициент масштабирования: Регулировка масштаба между изображением одежды и изображением модели.
время выборки: Установите количество образцов создаваемого изображения для оптимизации его качества.

начать примерять

Используйте следующую команду для запуска виртуальной установки:

python run_ootdiffusion.py --model_path [путь модели] --clothing_path [путь одежды] --scale_factor [масштабирование] --num_samples [количество образцов]

IV. Примеры

Предполагая, что вы подготовили изображение модели и изображение одежды, вы можете следовать приведенному ниже примеру:

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

Эта команда создаст изображение, которое естественным образом наложит указанную одежду на указанную модель.

V. Меры предосторожности

Убедитесь, что все файлы изображений имеют чистый фон, чтобы добиться лучших результатов смешивания.
Настройте количество образцов и масштаб для оптимальной подгонки в зависимости от производительности вашей системы.

Следуя этим шагам, вы сможете эффективно использовать OOTDiffusion для виртуальной примерки одежды, предлагая инновационное и практичное решение как для личных развлечений, так и для коммерческих презентаций.