Deep-Virtual-Try-On 项目教程

Deep-Virtual-Try-On 项目教程

Deep-Virtual-Try-On Worlds first API for Deep Virtual Try on cloths exclusively for pandemic recovery in apparel industry. Powered by powerful PyTorch deep learning model with detailed cloth warping 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Deep-Virtual-Try-On

1. 项目介绍

Deep-Virtual-Try-On 是一个基于 PyTorch 的深度学习项目，旨在为服装行业提供一个虚拟试衣的 API。该项目特别针对疫情期间服装行业的复苏，通过强大的深度学习模型实现详细的衣物变形效果。项目目前处于研究阶段，作者计划在未来发布用于训练和推理的笔记本。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你已经安装了 Python 和 PyTorch。你可以通过以下命令安装 PyTorch：

pip install torch torchvision

2.2 克隆项目

使用 Git 克隆项目到本地：

git clone https://github.com/NandhaKishorM/Deep-Virtual-Try-On.git
cd Deep-Virtual-Try-On

2.3 数据准备

下载 MPV 数据集并将其放置在 dataset/images/ 目录下。创建数据集分割文件 data_pair.txt 并放置在 dataset/ 目录下。

2.4 预处理数据

1. 姿态关键点：使用 Openpose 生成姿态关键点文件并放置在 dataset/pose_coco/ 目录下。
2. 语义解析：使用 CIHP_PGN 生成解析结果并放置在 dataset/parse_cihp/ 目录下。
3. 衣物掩码：使用 removebg API 或 holistically-nested-edge-detection 生成衣物掩码并放置在 dataset/cloth_mask/ 目录下。

2.5 训练模型

下载 VGG19 预训练检查点：

cd vgg_model/
wget https://download.pytorch.org/models/vgg19-dcbb9e9d.pth

根据 config.py 设置不同的配置，然后运行训练脚本：

sh train.sh

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

• 在线服装商店：通过虚拟试衣功能，用户可以在购买前预览衣物在自己身上的效果，提高购物体验。
• 服装设计：设计师可以通过虚拟试衣功能快速预览设计效果，减少样衣制作成本。

3.2 最佳实践

• 数据集准备：确保数据集的质量和多样性，以提高模型的泛化能力。
• 模型优化：根据实际应用场景调整模型参数，以达到最佳的试衣效果。

4. 典型生态项目

• Openpose：用于生成姿态关键点，是虚拟试衣系统的重要组成部分。
• CIHP_PGN：用于生成语义解析结果，帮助模型更好地理解衣物和人体的结构。
• removebg API：用于生成衣物掩码，简化衣物与背景的分离过程。

通过以上步骤，你可以快速启动并应用 Deep-Virtual-Try-On 项目，为服装行业提供创新的虚拟试衣解决方案。

Deep-Virtual-Try-On Worlds first API for Deep Virtual Try on cloths exclusively for pandemic recovery in apparel industry. Powered by powerful PyTorch deep learning model with detailed cloth warping 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Deep-Virtual-Try-On