OOTDiffusion:开源AI虚拟试衣工具,智能适配性别和体型自动调整衣物

本文涉及的产品
视觉智能开放平台,图像资源包5000点
视觉智能开放平台,分割抠图1万点
视觉智能开放平台,视频资源包5000点
简介: OOTDiffusion是一款开源的AI虚拟试衣工具,能够智能适配不同性别和体型,自动调整衣物尺寸和形状,生成自然贴合的试穿效果。该工具支持半身和全身试穿模式,操作简单,适合服装电商、时尚行业从业者及AI试穿技术爱好者使用。

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  1. 智能适配:根据模特的性别和体型自动调整衣物的尺寸和形状,生成贴合的试穿效果。
  2. 多种试穿模式:支持半身和全身试穿,用户可根据需求选择专注上身或下身的搭配效果,或预览完整的造型。
  3. 自定义体验:用户上传模特图片和服装图片,根据个人喜好指定上半身、下半身或全身换装。

正文(附运行示例)

OOTDiffusion 是什么

公众号: 蚝油菜花 - OOTDiffusion

OOTDiffusion是一款开源的AI虚拟试衣工具,能够智能适配不同性别和体型,自动调整衣物尺寸和形状,生成自然贴合的试穿效果。该工具支持半身和全身试穿模式,用户可以上传自己的模特和服装图片,实现高度自定义的试穿体验。

OOTDiffusion的操作流程简单,易于上手,适合服装电商、时尚行业从业者及AI试穿技术爱好者使用。

OOTDiffusion 的主要功能

  • 智能适配:根据模特的性别和体型自动调整衣物的尺寸和形状,生成贴合的试穿效果。
  • 多种试穿模式:支持半身和全身试穿,用户可根据需求选择专注上身或下身的搭配效果,或预览完整的造型。
  • 自定义体验:用户上传模特图片和服装图片,根据个人喜好指定上半身、下半身或全身换装。
  • 快速生成:操作简单,上传图片后即可快速生成试穿效果,用户体验友好,适合非技术人员使用。

OOTDiffusion 的技术原理

  • 预训练的潜在扩散模型:基于预训练的潜在扩散模型(latent diffusion models),生成高质量的服装图像。
  • Outfitting UNet:设计outfitting UNet学习服装在潜在空间中的细节特征,实现单步学习服装特征。
  • Outfitting Fusion:提出outfitting fusion过程,在去噪UNet的自注意力层中精确对齐服装特征与目标人体,无需独立的变形过程。
  • Outfitting Dropout:在训练过程中引入outfitting dropout,随机丢弃一些服装潜在表示,实现无分类器的指导,增强服装特征的控制力。
  • 跨注意力机制:用CLIP文本反转(textual-inversion)和图像编码器,将服装图像的特征与文本描述相结合,作为辅助条件输入,基于跨注意力机制整合到生成过程中。

如何运行 OOTDiffusion

安装

  1. 克隆仓库

    git clone https://github.com/levihsu/OOTDiffusion
    
  2. 创建conda环境并安装所需包

    conda create -n ootd python==3.10
    conda activate ootd
    pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2
    pip install -r requirements.txt
    

推理

  1. 半身模型

    cd OOTDiffusion/run
    python run_ootd.py --model_path <model-image-path> --cloth_path <cloth-image-path> --scale 2.0 --sample 4
    
  2. 全身模型

    cd OOTDiffusion/run
    python run_ootd.py --model_path <model-image-path> --cloth_path <cloth-image-path> --model_type dc --category 2 --scale 2.0 --sample 4
    

资源


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