毕业设计效果展示：改良的CP-VTON（ICP-VTON）模型

最新推荐文章于 2025-03-31 11:14:35 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 计算机视觉 机器学习 深度学习 python 神经网络
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虚拟试衣：使用VITON或CP-VTON模型在DeepFashion数据集上进行虚拟试衣任务
sybh的博客
04-29 1043
欢迎来到我们的博客！在这篇文章中，我们将深入探讨虚拟试衣技术，使用VITON和CP-VTON模型在DeepFashion数据集上进行虚拟试衣任务。虚拟试衣技术旨在为用户提供一个在线平台，使他们能够在购买之前预览衣物的外观和合适程度。这可以帮助提高购物体验，同时减少退货率。我们将会用Python语言编写代码，并将一步步地解释每个部分。
虚拟试衣：在DeepFashion数据集上使用VITON或CP-VTON模型进行虚拟试衣任务
PzBlockchain的博客
09-23 810
VITON（Virtual Try-On Network）和CP-VTON（Cloth-Parsing Virtual Try-On Network）是两种常用的虚拟试衣模型。姿势估计网络用于提取用户的姿势信息，试穿模块将提取的姿势信息与给定的衣物进行匹配，生成虚拟试穿效果。CP-VTON模型是基于VITON模型的改进版本，它在衣物分割和姿势估计方面做了优化，从而提供更好的虚拟试衣效果。在使用VITON或CP-VTON模型进行虚拟试衣任务时，你可以根据具体的需求和数据集进行相应的调整和优化。
cp-vton-plus:“ CP-VTON +
05-23
CP-VTON +（CVPRW 2020） CVPRW 2020的“ CP-VTON +：基于图像的服装形状和纹理保留虚拟试穿”的正式实施。 项目页面： : 。 保存/预训练的模型：数据集： 使用pytorch 0.4.1，torchvision 0.2.1，opencv-python 4.1和枕头5.4（Python 3 env）对代码和预训练的模型进行了测试。 | | 用法 该管道是GMM + TOM的连续培训和测试的结合。 GMM根据目标人员生成变形的衣服。 然后，TOM将来自GMM的变形衣服输出融合到目标人的属性中，以生成最终的试穿输出。 安装要求 下载/准备数据集 火车GMM网络 通过训练有素的GMM网络获取用于训练的变形衣服，并在data/train目录中复制变形的衣服和面具 火车TOM网络 测试GMM以进行测试 获取变形的衣服进行测试，在data/test目录中复
CP-VTON学习笔记
qq_43665890的博客
12-05 1030
1、概述 虚拟试穿的目标是用一件新的服装产品合成一个照片逼真的新形象，同时忽略旧形象的影响。 与VITON一样，CP-VTON作者期望直接从2D图像合成真实感图像。提出了一个对齐网络STN和一个单通道生成框架Try-on Module。 将基于图像的虚拟试穿作为一个有条件的图像生成问题来解决，即特征保持的虚拟试穿网络 网络由两部分构成：GMM（Geometric Matching Module） + TOM（Try-on Module） 2、GMM 显式地将输入的衣服C与前面提到的人的表示P对齐，并产生扭曲
虚拟试穿谁更强？可图Kolors Virtual Try-On、IDM-VTON、CatVTON实测对比（附在线体验地址）
最新发布
2401_84760719的博客
03-31 806
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【虚拟试衣论文笔记】CP-VTON+: Clothing Shape and Texture Preserving Image-Based Virtual Try-On
bikahuli的博客
12-15 4991
论文阅读笔记 CP-VTON+: Clothing Shape and Texture Preserving Image-Based VirtualTry-On
虚拟换衣 CP-VTON 论文笔记
落队的飞行兵
08-12 3418
作者认为，在 `VITON` 在处理衣服上的细节生成时，效果不够好。作者分析了一下原因，归纳了两点主要的问题：1. 由于衣服和身体形状对齐时的变形处理的不好，导致衣服和身体的匹配程度不够。2. 衣服图像和合成图像的外观合并策略不够完善。为此，作者分别针对这两个问题，提出了自己的两点改进，并做了实验进行验证。 论文的主要贡献有两点： 1. 提出了一种新的可学习的薄板样条变换。 2. 提出了一个新的试用模块（Try-On Module）。
深度学习环境配置 和 CP-VTON 复现
chocoboeater的博客
05-31 4904
目录开发环境数据下载VITON复现（未完成）[Toward Characteristic-Preserving Image-based Virtual Try-On Network](https://arxiv.org/abs/1807.07688v1) (ECCV 2018）CP-VTON复现 开发环境 除了根据link配置好cuDNN，Tensorflow，PyTorch以外，一些其他的依赖包如TensorboardX，Opencv 等也可以用同样的方法在命令行用pip3 install 并通过清华镜像
探索创新时尚：`cp-vton` —— 实时虚拟试衣间的深度学习项目
gitblog_00058的博客
04-18 640
探索创新时尚：cp-vton —— 实时虚拟试衣间的深度学习项目 cp-vtonReimplemented code for "Toward Characteristic-Preserving Image-based Virtual Try-On Network"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cp/cp-vton 项目简介 在数字化时代的今天，购物体验正...
【虚拟试衣论文笔记】C-VTON: Context-Driven Image-Based Virtual Try-On Network
bikahuli的博客
03-06 4937
论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2022/papers/Fele_C-VTON_Context-Driven_Image-Based_Virtual_Try-On_Network_WACV_2022_paper.pdf 项目地址：https://github.com/benquick123/C-VTON 作者提出了一个上下文驱动的虚拟试穿网络 (C-VTON)，即使在具有挑战性的姿势配置和存在自我遮挡的情况下，也能令人信服地将选定的服装区..
gmm的matlab代码-cp-vton-adapted:cp-vton-适应
05-26
gmm的matlab代码迈向基于特征的图像虚拟试穿网络 为eccv2018论文``实现基于特征的保留图像的虚拟试穿网络''重新实现的代码。 结果可能与原始代码有所不同。 这段代码已使用pytorch = 0.4.0进行了测试 数据预处理 我们将原始数据转换为不同的目录，以方便使用。 在原始数据根目录VITON/data下运行matlab代码convert_data.m并获取新格式。 我们将json格式用于由生成的姿势信息。 将这些目录移到我们自己的dataroot data 。 您可以在或通过运行获得已处理的数据： python data_download.py 几何匹配模块 训练 在此代码中，我们仅将L1损失用作判据。 偏移的电视规范约束将使GMM更加可靠。 一个示例训练命令是 python train.py --name gmm_train_new --stage GMM --workers 4 --save_count 5000 --shuffle 您可以在张量板中查看结果，如下所示。 GMM火车示例。 中心图像是变形的布。 评估 使用--datamode选项为eval选择不同的
matlab代码先保存在运行-cp-vton:重新实现的代码，以实现“基于特征的基于图像的虚拟试穿网络”
05-19
matlab代码先保存在运行迈向基于特征的图像虚拟试穿网络 为eccv2018论文``实现基于特征的保留图像的虚拟试穿网络''重新实现的代码。 结果可能与原始代码有所不同。 此代码已在pytorch = 0.4.0下进行了测试 数据预处理 我们将原始数据转换为不同的目录，以方便使用。 在原始数据根目录VITON/data下运行matlab代码convert_data.m并获取新格式。 我们将json格式用于由生成的姿势信息。 将这些目录移到我们自己的dataroot data 。 您可以在或通过运行获得已处理的数据： python data_download.py 几何匹配模块 训练 在此代码中，我们仅使用L1损失作为准则。 偏移的电视规范约束将使GMM更加可靠。 一个示例训练命令是 python train.py --name gmm_train_new --stage GMM --workers 4 --save_count 5000 --shuffle 您可以在张量板中查看结果，如下所示。 GMM火车示例。 中心图像是变形的布。 评估 使用--datamode选项为eval选择不
CP-VTON 项目使用教程
gitblog_00009的博客
09-15 390
CP-VTON 项目使用教程 cp-vton 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cpv/cp-vton 1. 项目目录结构及介绍 C...
探索虚拟试衣新境界：CP-VTON 开源项目推荐
gitblog_01098的博客
09-14 518
探索虚拟试衣新境界：CP-VTON 开源项目推荐 cp-vton 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cpv/cp-vton 项目介绍...
CP-VTON+ 项目常见问题解决方案
gitblog_00172的博客
12-21 803
CP-VTON+ 项目常见问题解决方案 cp-vton-plus Official implementation for "CP-VTON+: Clothing Shape and Texture Preserving Image-Based Virtual Try-On", CVPRW 2020 ...
CP-VTON 开源项目教程
gitblog_00212的博客
08-10 351
CP-VTON 开源项目教程 cp-vtonReimplemented code for "Toward Characteristic-Preserving Image-based Virtual Try-On Network"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cp/cp-vton 1. 项目目录结构及介绍 项目的主要目录结构如下： cp-vton/ ├──...
CP-VTON+：基于图像的虚拟试衣开源项目介绍
gitblog_00359的博客
12-28 885
CP-VTON+：基于图像的虚拟试衣开源项目介绍 cp-vton-plus Official implementation for "CP-VTON+: Clothing Shape and Texture Preserving Image-Based Virtual Try-On", CVPRW 2020 ...
论文阅读：CP-VITON—基于图像的特征保留虚拟试衣网络
cxkAIrap的博客
12-05 3842
CP-VITON:基于图像的特征保留虚拟试衣网络摘要1、引言2、相关工作2.1 图像合成 摘要 1、引言 虚拟试衣使得用户能够在不用进行物理穿戴的情况下体验穿衣效果，因此，用户能够迅速的确定是否喜欢一件衣服然后决定是否进行购买。传统的方法是使用计算机图形学的方法进行3D建模，这种方法能够进行精确地集合变换和物理约束，但是需要大量人工和昂贵的设备去收集进行3D建模的信息，也会消耗大量的计算。 基于图...
CP-VTON+：图像虚拟试衣技术的最新进展
资源摘要信息:"CP-VTON +（CVPRW 2020）是基于图像的服装形状和纹理保留虚拟试穿的官方实现，展示了如何利用预训练模型和代码进行虚拟试穿。项目在使用pytorch 0.4.1、torchvision 0.2.1、opencv-python 4.1和pillow...
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