AI换衣离线整合包2.0 IDM-VTON

IDM-VTON（Improved Diffusion Models for Virtual Try-ON）是由韩国科学技术院和OMNIOUS.AI的研究人员提出的一种先进的AI虚拟试穿技术，通过改进扩散模型来生成逼真的人物穿戴图像，实现更真实的虚拟试穿效果。该技术包含两个关键组件：一是视觉编码器，用于提取服装图像的高级语义信息；二是GarmentNet，一个并行UNet网络，用于捕捉服装的低级细节特征。IDM-VTON还引入了详细的文本提示，以增强模型对服装特征的理解，从而提升生成图像的真实度。，同时支持Win和Mac，

下载：https://pan.quark.cn/s/9a3abbca0ad7

功能特色

• 虚拟试穿图像生成：根据用户和服装的图像，生成用户穿戴特定服装的虚拟图像。
• 服装细节保留：通过GarmentNet提取服装的低级特征，确保服装的图案、纹理等细节在生成的图像中得到准确反映。
• 支持文本提示理解：利用视觉编码器和文本提示，使模型能够理解服装的高级语义信息，如款式、类型等。
• 个性化定制：允许用户通过提供自己的图像和服装图像，定制化生成更符合个人特征的试穿效果。
• 逼真的试穿效果：IDM-VTON能够生成视觉上逼真的试穿图像，不仅在视觉上与服装图像保持一致，而且能够自然地适应人物的姿态和体型。

IDM-VTON的官网入口

• 官方项目主页：https://idm-vton.github.io/
• GitHub源码库：https://github.com/yisol/IDM-VTON
• Hugging Face Demo：https://huggingface.co/spaces/yisol/IDM-VTON
• Hugging Face模型：https://huggingface.co/yisol/IDM-VTON
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/abs/2403.05139

跨平台支持除了优化显存占用，IDM-VTON项目还成功支持了MAC系统，使得更多用户能够体验到这一技术。无论是Windows还是MacOS（包括搭载Apple Silicon – M1/M2/M3的设备），用户都能享受到流畅的换衣体验。

应用场景

• 电子商务：在线上购物平台中，IDM-VTON可以让用户在不实际穿上衣物的情况下，预览服装穿在自己身上的效果，从而提高购物体验和满意度。
• 时尚零售：时尚品牌可以利用IDM-VTON来增强顾客的个性化体验，通过虚拟试穿展示最新款式，吸引顾客并促进销售。
• 个性化推荐：结合用户的身材和偏好数据，IDM-VTON可以用于个性化推荐系统，为用户推荐适合其身材和风格的服装。
• 社交媒体：用户可以在社交媒体上使用IDM-VTON来尝试不同的服装风格，分享试穿效果，增加互动和娱乐性。
• 时尚设计和展示：设计师可以使用IDM-VTON来展示他们的设计作品，通过虚拟模特展示服装，而无需制作实体样衣。

值得注意的是，无论选择哪个版本，高显存配置总能提供更高质量的图像输出。例如，高显存纯GPU版本（16.5G）的图像质量高于中等显存版本（12G），而中等显存版本又优于CPU卸载的低显存版本（8G）。

简单易用的操作方法IDM-VTON项目的使用方法非常直观：

上传一张准备换衣的照片。

利用自动生成的遮罩工具，保持默认设置。

应用自动裁剪和调整大小功能。

上传服饰图片，并添加服装描述（可选）。

点击生成按钮，等待AI完成换衣。

生成完成后，通过下载箭头或右键另存为下载新图片。