OOTDiffusion：支持半身、全身的开源的高分辨率虚拟试穿模型

OOTDiffusion 是一个基于扩散模型（Latent Diffusion）的 虚拟试穿系统 。它使用先进的服饰融合技术，将衣物图像与人物图像无缝结合，为虚拟试穿提供高度可控的解决方案。 它可以将一件衣服“穿”到任何人物身上，让你看到穿上去后的样子。比如，想看看某件T恤穿在自己身上的效果，它可以自动帮你生成逼真的试穿图片。 该系统适用于各种场景，包括时尚设计、电商平台以及个性化虚拟试穿需求。 [video width="1280" height="720" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/11/twittervid.com_EHuanglu_de4287.mp4"][/video] 它解决了什么问题？ 更真实的试穿效果 ： 以前很多虚拟试穿技术生成的图片不够自然，比如衣服的褶皱、光影效果不对，看起来很假。 OOTDiffusion 能生成更加真实的效果，衣服纹理、图案和细节都能很好地保留。 省去了复杂的操作 ： 传统方法需要先把衣服变形、调整才能匹配人物，操作复杂，效果还容易失真。 它不需要这个步骤，直接让衣服“贴合”到目标人物上，既快又准。 用户能控制试穿效果 ： 用户可以调整参数，比如让衣服的细节更清晰，或者让它自然地融入图片。 最近更新内容 ONNX 支持 ： 添加了对 ONNX 模型 的支持，用于人像分割（Human Parsing）。 这一改进优化了模型的兼容性和运行效率，解决了许多环境问题。 模型权重发布 ： 发布了基于以下数据集训练的模型权重： VITON-HD ：半身虚拟试穿模型。 Dress Code ：全身虚拟试穿模型。 [video width="1136" height="720" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/11/twittervid.com_BrianRoemmele_83d2b8.mp4"][/video] 主要功能 1. 虚拟试穿 半身试穿 ： 模型专为 VITON-HD 数据集设计，支持半身衣物（如上衣）的试穿效果。 全身试穿 ： 针对 Dress Code 数据集，支持全身服装（包括上身、下身及连衣裙）的虚拟试穿。 服装类别可定制：0 表示上衣、1 表示下装、2 表示连衣裙。 生成效果真实 ： 细节保留 ：衣服上的图案、文字、褶皱和颜色都会完整展现。 自然融合 ：衣服和人体形状贴合，光影效果自然，看起来像真人穿着。 高分辨率生成 支持 1024×768 的高质量图片，适合电商展示和设计需求。 2. 高精度服饰融合 自动服装与人体对齐 根据人物姿势和体型，智能调整服装形状和位置，无需手动变形。 基于扩散模型的潜在空间生成： 通过 潜在扩散技术 ，将服饰与人物图像进行高精度融合。 确保试穿效果自然，保留人物原始结构和姿态。 利用 OpenPose 和人像分割技术（Human Parsing），实现人体与服装的精准对齐。 3. 模型与工具支持 提供预训练模型，支持以下功能： 人像分割 ：精准分割人物与背景。 服装试穿 ：根据用户输入生成试穿效果。 姿态识别 ：通过 OpenPose 检测人体姿态。 支持 ONNX 模型优化，提高分割和生成效率。 4. 可控生成 用户可通过参数控制生成结果： 缩放比例 （Scale）：调整服装的尺寸。 采样次数 （Sample）：增加生成细节。 服装类别 ：指定衣物类型（上衣、下装或连衣裙）。 5. 跨平台运行 适配 Linux 系统，代码和模型运行在 Ubuntu 22.04 上。 提供简单的安装脚本和命令，快速搭建试穿环境。 使用场景 时尚与电商 为在线购物平台提供虚拟试穿功能，增强用户体验。 帮助时尚品牌展示新款服饰。 个性化体验 提供个性化虚拟试穿服务，让用户尝试不同服装搭配。 研究与开发 作为服饰试穿领域的研究工具，探索扩散模型的应用。 OOTDiffusion 的技术方法 OOTDiffusion 是通过先进的人工智能技术来实现虚拟试穿的，它的核心技术包括 扩散模型 和 服装与人体的融合算法 。以下是它的主要技术方法及工作原理，用简单的语言解释。 1. 扩散模型（Latent Diffusion Model, LDM） 这是 OOTDiffusion 的核心技术，用来生成高质量的图像。 它是怎么工作的？ 图像生成的核心思想 ： 模型先生成一张模糊的图像，然后一步步去除噪声，让它变得清晰。 就像从一张打了马赛克的图片，逐渐还原到高清图片。 为什么用扩散模型？ 它生成的图像更逼真，可以很好地保留衣服的纹理、颜色和细节，比如褶皱、花纹。 2. 服装与人体的智能融合 OOTDiffusion 有一种特别的方法叫 Outfitting Fusion（服装融合） ，用来让衣服和人体自然结合。 它是怎么做的？ 服装与人体的细节分析 ： 模型会先分析人体的形状和衣服的特点，比如人的姿势、手臂的位置，以及衣服的大小、纹理等。 智能对齐 ： 用一种叫“自注意力机制”的方法，让衣服自动贴合到人体上，比如衣袖贴合手臂，衣领跟着脖子调整。 不需要传统的“变形工具”，避免衣服看起来不自然。 3. 服装特征的学习 OOTDiffusion 专门设计了一种 Outfitting UNet 模型，用来学习衣服的所有细节。 它能学到什么？ 衣服的纹理和图案 ：比如衣服上的花纹、文字不会模糊丢失。 颜色和光影 ：确保衣服在不同人体上光影自然，颜色不会偏差。 为什么特别？ 它一步就能完成所有特征的学习和融合，比传统的多步骤方法更高效。 4. 服装随机丢弃（Outfitting Dropout） 为了让模型生成更加灵活，OOTDiffusion 在训练时会“故意给模型出难题”。 怎么出难题？ 随机丢掉一部分衣服特征 ： 模型有时会只用部分衣服信息来生成试穿效果。 这样，模型可以学会如何在信息缺失时依然生成高质量的图像。 有什么好处？ 增强了模型的控制能力，用户可以通过调整参数，控制试穿结果中的服装细节强度。 5. 辅助技术：人体分割与姿态检测 为了准确地把衣服“穿”到照片中，系统使用了以下技术： 人体分割（Human Parsing） ： 把人体分成不同的区域（比如头、手臂、腿），方便衣服和人体的匹配。 姿态检测（OpenPose） ： 识别人体的姿势，比如手臂是抬起还是下垂，从而调整衣服的形状。 6. 高分辨率图像生成 使用预训练的 Stable Diffusion 模型（一个强大的扩散模型）作为基础。 针对高分辨率的 VITON-HD 和 Dress Code 数据集进行优化训练，生成分辨率高达 1024×768 的图像。 技术总结 扩散模型 ：让图像生成更逼真。 服装融合 ：自然地把衣服和人体结合。 特征学习 ：保留衣服的所有细节和颜色。 随机丢弃 ：增强灵活性，让生成结果可控。 人体检测 ：准确识别人体形状和姿势，提升衣服的贴合度。 一句话总结 ：OOTDiffusion 使用智能 AI 方法，不仅生成效果真实，还能让衣服看起来和人体完全贴合，真正实现“试穿”的体验。 GitHub： https://github.com/levihsu/OOTDiffusion 技术报告： https://arxiv.org/pdf/2403.01779 在线体验： https://huggingface.co/spaces/levihsu/OOTDiffusion https://replicate.com/viktorfa/oot_diffusion

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