3条命令让衣服上身OOTDiffusion虚拟试衣快速免费完整上手【免费下载链接】OOTDiffusion[AAAI 2025] Official implementation of OOTDiffusion: Outfitting Fusion based Latent Diffusion for Controllable Virtual Try-on项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/oo/OOTDiffusion如果你的电商店铺有几百款商品却请不起每组都拍模特图或者作为设计师想先看设计稿穿在人身上的样子——虚拟试衣是成本最低的解法。OOTDiffusionAAAI 2025 论文的官方开源实现可以自动把一张服装图和一张模特图融合成已穿上的效果图无需真人拍摄、无需部署 Web 服务准备好 Python 环境和一块 GPU几条命令就能看到结果。先看效果虚拟试衣的产出长这样官方给的对比样例图里左列是服装与模特输入右列是生成结果条纹、印花等服装细节基本保留模特的姿态、发型、背景不变相当于给模特换了一套衣服。对商家来说这意味着同一张模特底图可以反复复用每件新衣服只需补拍一张平铺图。跑起来之前环境、依赖与权重三件事官方只在 LinuxUbuntu 22.04上测试过Python 建议用 3.10PyTorch 2.0.1 最稳。先把仓库克隆下来并安装依赖git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/oo/OOTDiffusion cd OOTDiffusion pip install -r requirements.txt还差最后一步模型权重。把 4 组权重放进 checkpoints/ 目录即可具体需要哪 4 组在 checkpoints/README.txt 里写得很清楚ootd、humanparsing、openpose 以及 clip-vit-large-patch14。权重下好后运行目录里其实就可以出图了。完成首次虚拟试衣一条命令让衣服上身准备两张输入图仓库自带示例可直接用模特图run/examples/model/下的任意一张比如01008_00.jpg服装图run/examples/garment/下的任意一张比如00151_00.jpg条纹上衣进入run/目录执行推理脚本 run/run_ootd.pycd OOTDiffusion/run python run_ootd.py --model_path examples/model/01008_00.jpg --cloth_path examples/garment/00151_00.jpg --scale 2.0 --sample 4跑完后去run/images_output/看结果mask.jpg是定位出的服装区域掩码out_hd_0.png到out_hd_3.png是 4 张候选试穿图--sample 4指定数量挑一张最自然的即可。输入图会被自动缩放到 768×1024所以素材不必是正方形正面无遮挡、服装区域清晰的图片成功率更高。调出理想效果4个参数与全身模式命令行上真正值得动的参数有 4 个--scale引导强度取值 1.0~5.0默认 2.0。数值越高生成结果越听话地贴合服装原样但过高可能让画面变生硬--step扩散去噪步数默认 20范围 20~40步数越多细节越好、耗时越长--sample一次生成几张候选默认 4上限 4--seed随机种子设为固定值可复现同一结果-1 表示每次随机如果试穿的是裤装或连衣裙默认的半身模型hd不适用它只支持上装需要切到全身模型并指定品类追加--model_type dc --category 1下装或--category 2连衣裙其中 0 代表上装、1 代表下装、2 代表连衣裙这一配对关系在 README 中有说明。可跳过几秒出图背后模型在做什么对不关心原理的读者可以直接跳过本节。整个过程大致是先用 OpenPose 姿态估计找到模特关键点再用人体解析human parsing把人物按头部、手臂、躯干等部位分成掩码定位服装该覆盖的区域生成一张区域掩码随后 ootd/pipelines_ootd/pipeline_ootd.py 这条扩散管线把服装特征注入到掩码区域同时用另一个去噪网络约束非服装区域不变最终解码出完整图。不止命令行网页版与批量试穿不想敲命令的话run/gradio_ootd.py 提供一个本地网页界面上传两张图、拖动滑块调scale/steps/seed点按钮即可出图适合快速对比参数效果。想批量处理时直接修改 run/run_ootd.py 的输入路径写个循环即可preprocess/姿态与解析、ootd/扩散管线与模型、run/脚本与示例数据、checkpoints/权重四个目录各司其职结构不复杂。跑不动了先看这3个常见问题报找不到权重/模块大概率是checkpoints/里 4 组权重没放齐对照 checkpoints/README.txt 补全依赖问题多与 Python/PyTorch 版本不匹配有关按上文 3.10 2.0.1 重建环境。显存不足把--sample降到 1、--step降到 20或换更小显存的模型半身hd模型比全身dc轻量。结果不自然优先换更清晰的服装平铺图无模特、背景干净再把--scale在 1.5~3.0 之间微调输入分辨率固定为 768×1024过小的素材放大会糊。按上面步骤走完你就已经拥有了一个能反复出图的免费试衣管线——接下来要做的只是把店铺里的服装图一张张喂给它。【免费下载链接】OOTDiffusion[AAAI 2025] Official implementation of OOTDiffusion: Outfitting Fusion based Latent Diffusion for Controllable Virtual Try-on项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/oo/OOTDiffusion创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 3条命令让衣服“上身“：OOTDiffusion虚拟试衣快速免费完整上手
3条命令让衣服上身OOTDiffusion虚拟试衣快速免费完整上手【免费下载链接】OOTDiffusion[AAAI 2025] Official implementation of OOTDiffusion: Outfitting Fusion based Latent Diffusion for Controllable Virtual Try-on项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/oo/OOTDiffusion如果你的电商店铺有几百款商品却请不起每组都拍模特图或者作为设计师想先看设计稿穿在人身上的样子——虚拟试衣是成本最低的解法。OOTDiffusionAAAI 2025 论文的官方开源实现可以自动把一张服装图和一张模特图融合成已穿上的效果图无需真人拍摄、无需部署 Web 服务准备好 Python 环境和一块 GPU几条命令就能看到结果。先看效果虚拟试衣的产出长这样官方给的对比样例图里左列是服装与模特输入右列是生成结果条纹、印花等服装细节基本保留模特的姿态、发型、背景不变相当于给模特换了一套衣服。对商家来说这意味着同一张模特底图可以反复复用每件新衣服只需补拍一张平铺图。跑起来之前环境、依赖与权重三件事官方只在 LinuxUbuntu 22.04上测试过Python 建议用 3.10PyTorch 2.0.1 最稳。先把仓库克隆下来并安装依赖git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/oo/OOTDiffusion cd OOTDiffusion pip install -r requirements.txt还差最后一步模型权重。把 4 组权重放进 checkpoints/ 目录即可具体需要哪 4 组在 checkpoints/README.txt 里写得很清楚ootd、humanparsing、openpose 以及 clip-vit-large-patch14。权重下好后运行目录里其实就可以出图了。完成首次虚拟试衣一条命令让衣服上身准备两张输入图仓库自带示例可直接用模特图run/examples/model/下的任意一张比如01008_00.jpg服装图run/examples/garment/下的任意一张比如00151_00.jpg条纹上衣进入run/目录执行推理脚本 run/run_ootd.pycd OOTDiffusion/run python run_ootd.py --model_path examples/model/01008_00.jpg --cloth_path examples/garment/00151_00.jpg --scale 2.0 --sample 4跑完后去run/images_output/看结果mask.jpg是定位出的服装区域掩码out_hd_0.png到out_hd_3.png是 4 张候选试穿图--sample 4指定数量挑一张最自然的即可。输入图会被自动缩放到 768×1024所以素材不必是正方形正面无遮挡、服装区域清晰的图片成功率更高。调出理想效果4个参数与全身模式命令行上真正值得动的参数有 4 个--scale引导强度取值 1.0~5.0默认 2.0。数值越高生成结果越听话地贴合服装原样但过高可能让画面变生硬--step扩散去噪步数默认 20范围 20~40步数越多细节越好、耗时越长--sample一次生成几张候选默认 4上限 4--seed随机种子设为固定值可复现同一结果-1 表示每次随机如果试穿的是裤装或连衣裙默认的半身模型hd不适用它只支持上装需要切到全身模型并指定品类追加--model_type dc --category 1下装或--category 2连衣裙其中 0 代表上装、1 代表下装、2 代表连衣裙这一配对关系在 README 中有说明。可跳过几秒出图背后模型在做什么对不关心原理的读者可以直接跳过本节。整个过程大致是先用 OpenPose 姿态估计找到模特关键点再用人体解析human parsing把人物按头部、手臂、躯干等部位分成掩码定位服装该覆盖的区域生成一张区域掩码随后 ootd/pipelines_ootd/pipeline_ootd.py 这条扩散管线把服装特征注入到掩码区域同时用另一个去噪网络约束非服装区域不变最终解码出完整图。不止命令行网页版与批量试穿不想敲命令的话run/gradio_ootd.py 提供一个本地网页界面上传两张图、拖动滑块调scale/steps/seed点按钮即可出图适合快速对比参数效果。想批量处理时直接修改 run/run_ootd.py 的输入路径写个循环即可preprocess/姿态与解析、ootd/扩散管线与模型、run/脚本与示例数据、checkpoints/权重四个目录各司其职结构不复杂。跑不动了先看这3个常见问题报找不到权重/模块大概率是checkpoints/里 4 组权重没放齐对照 checkpoints/README.txt 补全依赖问题多与 Python/PyTorch 版本不匹配有关按上文 3.10 2.0.1 重建环境。显存不足把--sample降到 1、--step降到 20或换更小显存的模型半身hd模型比全身dc轻量。结果不自然优先换更清晰的服装平铺图无模特、背景干净再把--scale在 1.5~3.0 之间微调输入分辨率固定为 768×1024过小的素材放大会糊。按上面步骤走完你就已经拥有了一个能反复出图的免费试衣管线——接下来要做的只是把店铺里的服装图一张张喂给它。【免费下载链接】OOTDiffusion[AAAI 2025] Official implementation of OOTDiffusion: Outfitting Fusion based Latent Diffusion for Controllable Virtual Try-on项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/oo/OOTDiffusion创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考