AI一键换衣:开源虚拟试穿项目IDM-VTON介绍与使用

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导 读

本文主要对开源虚拟试穿项目IDM-VTON做简单介绍与使用演示。

IDM-VTON简介

随著电子商务及科技的快速发展,线上购物已成为不少人生活的一部分。最近,一款虚拟试衣技术 IDM-VTON 引起广泛关注,这项技术透过改进扩散模型,为使用者带来真实试穿体验。

什么是 IDM-VTON 技术?

IDM-VTON 是一种基于扩散模型的虚拟试穿技术,由 KAIST 和 OMNIOUS.AI 共同开发。

IDM-VTON 透过改进扩散模型,增强虚拟试穿任务中的影像保真度和细节保留,特别是在真实世界场景中产生高保真度的虚拟试穿图像。

IDM-VTON 透过分析人物和服装的图像,即使在复杂背景和多样姿势下,IDM-VTON 也能保持服装的细节特征,产生逼真的试穿效果。

IDM-VTON 技术优势

1. 双重编码模组

使用两个不同的模组来编码服装图像的语义,给定扩散模型的基础 UNet,将从视觉编码器提取的高级语义融合到交叉注意力层,进一步提升影像的细节品质。

2. 文字提示增强

将从并行 UNet 提取的低级特征融合到自註意力层层,并为服装和人物图像提供详细的文字提示,以增强生成视觉效果的真实性。

3. 客制化方法

提出一种使用一对人物服装图像的客制化方法,以提高了保真度和真实性。

4. 野外虚拟试穿场景

IDM-VTON 特别针对现实世界的应用场景进行了优化,即使在复杂的背景和多样的姿势下,也能产生高品质的试穿影像。

IDM-VTON 应用场景

IDM-VTON 的应用场景广泛,对消费者而言,IDM-VTON 技术开启全新的线上购物体验,让他们可以在家中轻松试穿各种服装。

对时尚设计师和零售商而言,在电子商务网站线上提供试穿服务,不仅能够降低库存成本,提高销售效率,提升购物体验和客户满意度,协助时尚设计师预览新设计在不同体型上的效果,还能减少实体试衣间的需求,从而节省空间和运营成本。

IDM-VTON 在保留服装细节和生成真实的虚拟试穿图像方面 (无论是定性还是定量) 都优于以前的方法 (基于扩散和基于 GAN)。IDM-VTON 代码已经开源,其程式码已在GitHub 上公布,为电子商务平台提供了巨大的应用潜力。

使用演示

论文地址:

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https://arxiv.org/pdf/2403.05139v2

论文官方实现github地址:

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https://github.com/yisol/IDM-VTON

在线体验地址(不仅可以换衣服,还可以换发型和胡须):

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https://huggingface.co/spaces/yisol/IDM-VTON

当然也可以本地部署,有兴趣的朋友可以自行尝试。