OOTDiffusion环境搭建&推理测试

引子

记得2015年左右，去参加VALSE的时候，就有虚拟试衣的项目亮相。现在回头看看，当时的效果还是十分简陋和不协调的。今天在全球最大的同性交友网站github上突然发现一个不错的虚拟试衣项目，看其效果还是不错，加入了扩散模型，效果看起来有质的提升。OK，让我们开始吧。

一、模型介绍

论文名称： Outfitting Fusion based Latent Diffusion for Controllable Virtual Try-on。

1、简介

基于图片虚拟试穿（image-based virtual try-on ，VTON）

基于扩散模型全套试穿：Outfitting over Try-on Diffusion (OOTDiffusion)

利用预训练的潜在扩散模型的力量(pretrained latent diffusion models)，用于现实和可控的(realistic and controllable)虚拟试穿。在没有明确的衣物形变适应过程(warping process)的情况下，

提出了一个outfitting UNet来学习服装细节特征，在扩散模型去噪过程中，通过我们提出的服装融合outfitting fusion将其与目标人体融合。

在线体验地址：https://huggingface.co/spaces/levihsu/OOTDiffusion

2、算法原理

（1）在左侧，服装图像被 clip-vit-large-patch14 编码到潜在空间中，并输入到服装UNet中进行单步处理。

（2）与CLIP编码器生成的辅助调节输入一起，通过服装融合（outfitting fusion）将服装特征纳入去噪UNet。

（3）在训练过程中，为了实现无分类器的指导（classifier-free guidance），对训练过程进行了 outfitting dropout。

（4）在右侧，输入的人类图像通过掩码生成模块（mask generator， HumanParsing+OpenPose ）将需要换衣以及相近的地方被遮盖为黑色（masked），并与高斯噪声连接在一起，作为多个采样步骤的去噪UNet的输入。

（5）去噪后，特征映射被解码回图像空间作为我们的试戴结果。

二、环境安装

docker run -it --rm --gpus=all -v /datas/work/zzq:/workspace ootdiffusion:v1.0 bash

cd /workspace/ootdiffusion

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

cd ootdiffusion

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

模型下载

https://huggingface.co/levihsu/OOTDiffusion/tree/main

https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14/tree/main

cd run

三、推理测试

cd run

1、上衣替换

python run_ootd.py --model_path /workspace/ootdiffusion/OOTDiffusion/images/model_img.png --cloth_path /workspace/ootdiffusion/OOTDiffusion/images/cloth_img.png --scale 2.0 --sample 4

输出结果如下：

左图为代码输出结果，右图为示例输出

2、全身替换

python run_ootd.py --model_path /workspace/ootdiffusion/OOTDiffusion/images/full_body_model_img.png --cloth_path /workspace/ootdiffusion/OOTDiffusion/images/full_body_cloth_img.png --model_type dc --category 2 --scale 2.0 --sample

 

左图为代码输出结果，右图为示例输出