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
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• 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。
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• 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。
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• 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。
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• 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。
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• 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：
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• 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。
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• 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。
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• 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：
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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
git clone https://github.com/yisol/IDM-VTON.git
cd IDM-VTON② 创建Python 虚拟环境
bash
conda env create -f environment.yaml
conda activate idm③ 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
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：
sh train_xl.sh
⑤ 开启推理
sh inference.sh
⑥ 生成着装规范
sh inference.sh
⑦ 开始本地 Gradio 演示
bash
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
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• 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。
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• 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。
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• 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。
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• 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。
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• 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...