AI虚拟换衣IDM-VTON一键整合包,实测效果逼真可商用

今天给大家介绍一款前沿的AI虚拟试穿神器——IDM-VTON(Improved Diffusion Models for Virtual Try-ON)。这款工具由韩国科学技术院和OMNIOUS.AI的研究团队共同开发,通过改进扩散模型,增强影像保真度和细节保留,实现高度逼真的虚拟试穿效果。比起其他的换衣工具,例如OOTDiffusion等,这个生成效果更加可控可以按照你的想法自定义来进行虚拟换衣,接下来一起来了解下吧。

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🌟 IDM-VTON 功能

  • 保持服装细节特征:一比一还原着装真实效果,可达到商用级别。
  • 视觉编码器:能够提取服装图像中的高级语义信息
  • 并行UNet网络:捕捉服装的低级细节特征。
  • 文本提示:提升模型对服装特征的理解,从而增强生成图像的真实感

🚀 应用场景

  • 电影制作:提升影片的视觉效果和角色互动。
  • 游戏开发:为游戏角色提供个性化和真实的面部表情。
  • 社交媒体:用户可以创建独特的个人内容,吸引更多关注。

 

💻 使用前准备

  • Windows 10/11 64位系统
  • 22G显存的NVIDIA显卡(越强越好!)

不确定自己的显卡够不够?跟我一起查:

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  1. 打开任务管理器
  2. 点击”性能”
  3. 选择”GPU”
  4. 右上角能看到显卡型号,下方有显存大小

 

💻 使用教程

经过无数次的debug,目前已经制下载到电脑后只需要运行一键启动.bat文件即可,无需部署环境,所有的环境(models模型和ckpt)全部已经打包在项目目录里面了,因此该项目整合包大小整合包解压后大小是53.7GB,不要惊讶,这对于AI项目来说是正常的。

  1. 下载并解压

    • 下载整合包后,用 7Z 解压。注意:文件夹路径和文件名称不要有中文字符,否则可能会报错。
  2. 启动软件

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    • 双击 一键启动.bat,稍等片刻,浏览器中会自动打开操作界面。
接下来会弹出下面界面,选择图片进行换装

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部分未标注的翻译如下 :
Use auto-generated mask (Takes 5 seconds)  使用自动生成的蒙版(需要5s)
Use auto-crop & resizing  使用自动裁剪和调整大小
Description of garment ex) Short Sleeve Round NeckT-shirts 服装描述:例如 短袖圆领T恤
上传文件然后点击最下方的Try-on 即可生成换衣图
  • 保存结果

      • 查看生成结果:有两个显示区域,左侧显示涂抹替换的区域示意图,右侧是试衣的效果图。
      • 图片[5]-AI虚拟换衣IDM-VTON一键整合包,实测效果逼真可商用-子青资源网

效果预览

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可以看到,对于全身的稍微有点侧身的图片来说,也可以生成逼真的贴合现实的图像,对比其他换衣项目是十分优秀了。

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不过这里需要吐槽下,这个生成太耗费显存了,我用的是4060的8G显存,足足跑了1:07:30,整整一个多小时啊!因此大家在运行时一定要使用大显存16G以上的,或者租赁云GPU来运算,会节省不少时间!


💡 使用小技巧

  • 上半身换装:选择上半身模特,调整参数获得最佳效果。
  • 下半身换装:选择下半身模特,确保服装展示效果最佳。
  • 裙装换装:选择穿裙子的模特,调整细节,获得完美展示。

高级设置调整参数:

Steps: 20-40,影响迭代次数。(生成的质量不同)
Seed: -1 到 2147483647,随机种子,即特征值

独家整合包获取

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大小38.6G
类型整合包
平台Windows
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