OOTDiffusion最全部署教程：从环境配置到模型运行
【免费下载链接】OOTDiffusion 
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/oo/OOTDiffusion
还在为电商服装展示烦恼吗？想让客户在线试穿效果更真实？OOTDiffusion是你的最佳选择！这是一个基于潜在扩散模型的革命性虚拟试穿技术，支持半身和全身试穿，效果惊人。
读完本文你将掌握： ✅ 完整的环境搭建流程 ✅ 模型权重下载配置 ✅ 命令行和Web界面使用方法 ✅ 参数调优技巧 ✅ 常见问题解决方案
🛠️ 环境配置
首先克隆项目到本地：
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/oo/OOTDiffusion
cd OOTDiffusion
创建conda环境并安装依赖：
conda create -n ootd python==3.10
conda activate ootd
pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2
pip install -r requirements.txt
📦 模型下载
需要下载以下模型文件到checkpoints目录：
- OOTDiffusion主模型
- HumanParsing人体解析模型
- OpenPose姿态估计模型
- CLIP-ViT-Large模型
可以从Hugging Face下载所需权重。
🚀 快速开始
命令行运行
半身试穿（上衣）：
cd run
python run_ootd.py --model_path examples/model/model_1.png --cloth_path examples/garment/03244_00.jpg --scale 2.0 --sample 4
全身试穿（连衣裙）：
python run_ootd.py --model_path examples/model/model_8.png --cloth_path examples/garment/048554_1.jpg --model_type dc --category 2 --scale 2.0 --sample 4
Web界面启动
cd run
python gradio_ootd.py
访问 http://localhost:7865 即可使用可视化界面。
⚙️ 参数详解
| 参数 | 说明 | 推荐值 |
|---|---|---|
--model_type | 模型类型：hd（半身）/dc（全身） | hd/dc |
--category | 服装类别：0=上衣,1=下装,2=连衣裙 | 0/1/2 |
--scale | 引导尺度，控制生成质量 | 1.0-5.0 |
--sample | 生成图片数量 | 1-4 |
--step | 扩散步数 | 20-40 |
💡 使用技巧
- 图片准备：确保模特和服装图片清晰，背景简洁
- 分辨率适配：建议使用768×1024分辨率图片
- 类别匹配：全身模型必须正确选择服装类别
- 批量处理：可编写脚本批量处理多张图片
🐛 常见问题
Q: 环境配置失败？ A: 确保使用Python 3.10，严格按照requirements.txt安装
Q: 显存不足？
A: 减少--sample数量或降低图片分辨率
Q: 生成效果不佳？ A: 调整--scale参数，推荐2.0-3.0
📁 项目结构
核心文件说明：
- run/run_ootd.py：主运行脚本
- run/gradio_ootd.py：Web界面
- ootd/inference_ootd_hd.py：半身模型推理
- preprocess/humanparsing/：人体解析模块
现在你已经掌握了OOTDiffusion的完整部署流程！赶快尝试为你的电商平台添加虚拟试穿功能吧。如果遇到问题，记得查看项目文档或社区讨论。
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【免费下载链接】OOTDiffusion 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/oo/OOTDiffusion
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
