推荐一款AI虚拟试衣神器!逼真的试穿效果,数据兼容性强!

你是否曾在网上购物时,对服装的实际穿着效果感到不确定?

传统的服装购物方式,让我们对合适的尺码和款式感到疑惑。现在,虚拟试穿技术的出现,为这一难题提供了新的解决方案。

由韩国科学技术院和OMNIOUS.AI的研究人员共同开发的 IDM-VTON,通过高保真和细节保留的虚拟试穿算法,将这种体验带到了一个全新的高度。

项目简介

IDM-VTON 是一款由韩国科学技术院与 OMNIOUS.AI 共同研发,且开源的虚拟试穿项目。

通过高保真和细节保留的算法,带来了真实环境下的虚拟试穿体验,具有领先的视觉效果。

这一技术特别适用于电子商务和时尚零售行业,为用户提供逼真的试穿效果,提升购物体验。

功能特点

  • 虚拟试穿图像生成:将用户图像与服装图像结合,生成用户穿戴特定服装的虚拟图像。

  • 服装细节保留:通过 GarmentNet 技术,确保服装图案和纹理等细节在虚拟图像中得到准确反映。

  • 支持文本提示理解:通过视觉编码器和文本提示,理解并呈现服装的高级语义信息。

  • 个性化定制:用户可以上传自己的图像和服装图片,生成更符合个人特征的试穿效果。

  • 逼真的试穿效果:生成视觉上自然逼真的试穿图像,服装能准确适应人物的姿态和体型。

技术原理

关键组件:

  • • 视觉编码器:提取服装图像的高级语义信息,使模型能够理解服装的款式、类型等。

  • • GarmentNet:一个并行的 UNet 网络,负责捕捉服装的低级细节特征,如纹理、图案等,确保生成图像中的细节准确。

  • • 文本提示:增强模型对服装特征的理解,支持用户通过文字描述特定服装的细节。

模型优化:

  • • 改进了扩散模型,使生成的人物穿戴图像更加逼真,同时优化显存使用,支持在搭载 Apple Silicon 的 MAC 系统上运行。

安装指南

习惯将项目部署到本地的同学,可以参照以下教程,想要直接使用,可以下拉到「使用方法」继续阅读。

① 克隆项目

bash 复制代码
git clone https://github.com/yisol/IDM-VTON.git
cd IDM-VTON

② 创建Python 虚拟环境

bash 复制代码
conda env create -f environment.yaml
conda activate idm

③ 下载VITON-HD数据集

下载完成后,将 vitonhd_test_tagged.json 移动到测试文件夹中,将 vitonhd_train_tagged.json 移动到训练文件夹中。

④ 预训练准备

下载预训练的 ip-adapter

bash 复制代码
git clone https://huggingface.co/h94/IP-Adapter

将 ip-adapter 移动到 ckpt/ip_adapter,将图像编码器移动到 ckpt/image_encoder。

执行以下命令,开始训练:

复制代码
sh train_xl.sh

⑤ 开启推理

复制代码
sh inference.sh

⑥ 生成着装规范

复制代码
sh inference.sh

⑦ 开始本地 Gradio 演示

bash 复制代码
python gradio_demo/app.py

使用方法

IDM-VTON 的使用也非常的简单,提供有抱抱脸的在线体验。

只需要按照以下步骤执行即可:

① 上传一张准备换衣的照片,利用自动生成的遮罩工具,保持默认设置。

② 应用自动裁剪和调整大小功能。

③ 上传服饰图片,并添加服装描述(可选)。

④ 点击生成按钮,等待AI完成换衣。

应用场景

  • 电子商务:提供用户预览服装穿在自己身上的效果,提高购物体验和满意度,减少退货率。

  • 时尚零售:时尚品牌可利用 IDM-VTON 增强顾客的个性化体验,通过虚拟试穿展示最新款式,吸引顾客并促进销售。

  • 个性化推荐:结合用户的身材和偏好数据,推荐适合其风格和身材的服装。

  • 社交媒体:用户可尝试不同的服装风格,分享试穿效果,增加社交互动和娱乐性。

  • 时尚设计和展示:设计师可使用 IDM-VTON 展示设计作品,通过虚拟模特展示服装,无需制作实体样衣。

写在最后

IDM-VTON AI 通过其先进的虚拟试穿技术,为电子商务、时尚零售等行业提供了一个强大的工具,不仅提升了用户体验,也为企业带来了更多商机。

未来,随着技术的不断迭代和优化,我们可以期待 IDM-VTON 在更多领域发挥更大的作用。

GitHub 项目地址:github.com/yisol/idm-v...

在线体验:huggingface.co/spaces/yiso...

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