一键换装神器爆火，IDM-VTON ：奥特曼秒变猛男！

直接我们介绍过一键视频换脸技术，今天我们就来说下一键换装，这是目前效果最好的一个开源项目，完全免费！

在线体验：【链接直达】

开源项目：【GitHub】

网盘下载：【点击下载】

安装环境要求：

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