OOTDiffusion：最强AI换装虚拟试穿项目，已达商用效果，附试用链接

OOTDiffusion专注于结合服装融合和潜在扩散技术，为虚拟试穿提供可控制的解决方案。该项目基于VITON-HD数据集训练，实现了高清晰度的虚拟试穿效果。项目已经发布了相关模型，并提供了完整的安装和推理指南，帮助用户轻松部署和使用该技术。

OOTDiffusion

OOTDiffusion是一个基于潜在扩散模型的虚拟服装试穿开源工具。它利用先进的计算机视觉和深度学习技术，允许用户在虚拟环境中试穿不同的服装。这个工具支持半身和全身两种模式，可以根据用户的性别和体型自动调整服装，确保试穿效果与模特身形贴合。用户还可以根据自己的需求和偏好进行调整，例如改变服装的颜色、材质和款式等。

流程

该项目支持半身替换和全身替换，替换的效果我已经试用尝试了，如果你也想试一下的话，可以在文章最后找到试用链接。

生成的效果可以说是秒杀之前市面上的所有软件，已经达到了可以商用的水准。

1.克隆存储库

git clone https://github.com/levihsu/OOTDiffusion

2.创建一个 conda 环境并安装所需的包

conda create -n ootd python==3.10

conda activate ootdpip

install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 numpy==1.24.4 scipy==1.10.1 scikit-image==0.21.0 opencv-python==4.7.0.72 pillow==9.4.0 diffusers==0.24.0 transformers==4.36.2 accelerate==0.26.1 matplotlib==3.7.4 tqdm==4.64.1 gradio==4.16.0 config==0.5.1 einops==0.7.0 ninja==1.10.2

推理

1.半身模型

cd OOTDiffusion/run

python run_ootd.py –model_path <model-image-path> –cloth_path <cloth-image-path> –scale 2.0 –sample 4

2.全身模型

服装类别必须配对:0=上半身:1=下半身:2=连衣裙

cd OOTDiffusion/run

python run_ootd.py –model_path <model-image-path> –cloth_path <cloth-image-path> –model_type dc –category 2 –scale 2.0 –sample 4