2089485250![图片[1]-一键换装神器爆火，IDM-VTON ：奥特曼秒变猛男！-零度博客](https://w758.asia/goto.html?url=https://www.freedidi.com/wp-content/uploads/2024/04/1-8.webp)
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】
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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
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