跳到主要内容

AI一键换衣神器 终于把老黄的黑皮夹克给换了

· 阅读需 2 分钟
文浩Marvin

SCR-20240503-tbjh

要求

git clone https://github.com/yisol/IDM-VTON.git
cd IDM-VTON

conda env create -f environment.yaml
conda activate idm

数据准备

VITON-HD

您可以从 VITON-HD 下载 VITON - HD 数据集。

下载 VITON-HD 数据集后,将 vitonhd_test_tagged.json 移动到测试文件夹中。

数据集目录的结构应如下所示。

train
|-- ...

test
|-- image
|-- image-densepose
|-- agnostic-mask
|-- cloth
|-- vitonhd_test_tagged.json

着装要求

您可以从DressCode下载 DressCode 数据集。

我们在这里提供预先计算的密集姿势图像和服装标题。

我们使用detectorron2来获取密集姿态图像,请参阅此处了解更多详细信息。

下载 DressCode 数据集后,放置图像密集目录和标题文本文件,如下所示。

DressCode
|-- dresses
|-- images
|-- image-densepose
|-- dc_caption.txt
|-- ...
|-- lower_body
|-- images
|-- image-densepose
|-- dc_caption.txt
|-- ...
|-- upper_body
|-- images
|-- image-densepose
|-- dc_caption.txt
|-- ...

推理

VITON-HD

使用带参数的 python 文件进行推理,

accelerate launch inference.py \
--width 768 --height 1024 --num_inference_steps 30 \
--output_dir "result" \
--unpaired \
--data_dir "DATA_DIR" \
--seed 42 \
--test_batch_size 2 \
--guidance_scale 2.0

或者,您可以简单地使用脚本文件运行。

sh inference.sh

着装要求

对于 DressCode 数据集,通过类别参数输入要生成图像的类别,

accelerate launch inference_dc.py \
--width 768 --height 1024 --num_inference_steps 30 \
--output_dir "result" \
--unpaired \
--data_dir "DATA_DIR" \
--seed 42
--test_batch_size 2
--guidance_scale 2.0
--category "upper_body"

或者,您可以简单地使用脚本文件运行。

sh inference.sh

启动本地渐变演示img

在此处下载用于人工解析的检查点。

将检查点放置在 ckpt 文件夹下。

ckpt
|-- densepose
|-- model_final_162be9.pkl
|-- humanparsing
|-- parsing_atr.onnx
|-- parsing_lip.onnx

|-- openpose
|-- ckpts
|-- body_pose_model.pth

运行以下命令:

python gradio_demo/app.py

软件工具资料已经打包好!!

👆🔼领取添加VX: wenhaofree 🔼👆

SCR-20240426-jtrc

详情介绍https://wenhaofree.com/IDM-VTON

Loading Comments...