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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

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

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详情介绍：https://wenhaofree.com/IDM-VTON

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