CatVTON项目安装与配置指南

CatVTON项目安装与配置指南

CatVTON [ICLR 2025] CatVTON is a simple and efficient virtual try-on diffusion model with 1) Lightweight Network (899.06M parameters totally), 2) Parameter-Efficient Training (49.57M parameters trainable) and 3) Simplified Inference (< 8G VRAM for 1024X768 resolution). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/CatVTON

1. 项目基础介绍

CatVTON是一个简单高效的虚拟试衣扩散模型，它具有以下特点：

• 轻量级网络（总共899.06M参数）
• 参数高效训练（49.57M参数可训练）
• 简化推理（1024x768分辨率仅需小于8G VRAM）

该项目主要用于图像处理领域，主要的编程语言为Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术：

• 扩散模型（Diffusion Model）：一种生成模型，可以生成高质量、高分辨率的图片。
• 虚拟试衣（Virtual Try-On）：将衣服图像映射到人体模型上，实现虚拟试衣效果。

框架：

• PyTorch：用于构建和训练神经网络的深度学习框架。
• Detectron2：用于对象检测、实例分割和姿态估计的PyTorch框架。
• Stable Diffusion：用于图像修复和生成的基础模型。
• SCHP、DensePose：用于自动生成遮罩的工具。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作：

• 安装Python（建议使用Python 3.9.0版本）。
• 安装conda（用于创建Python虚拟环境）。
• 安装Git（用于从GitHub克隆项目代码）。

安装步骤：

步骤1：创建并激活conda虚拟环境

打开命令行，执行以下命令创建一个名为catvton的conda环境，并激活它：

conda create -n catvton python==3.9.0
conda activate catvton

步骤2：克隆项目代码

在激活的虚拟环境中，使用Git克隆项目代码：

cd # 切换到想要存放代码的目录
git clone https://github.com/Zheng-Chong/CatVTON.git
cd CatVTON-main # 进入项目目录

步骤3：安装项目依赖

在项目目录中，使用pip安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

步骤4：准备数据集

根据项目需求，下载并准备相应的数据集，如VITON-HD或DressCode数据集，并按照项目结构放置好。

步骤5：运行示例

根据项目的README.md文件中的说明，运行示例代码以测试安装是否成功。

# 示例命令，根据实际情况可能需要修改
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python app.py --output_dir "resource/demo/output" --mixed_precision "bf16" --allow_tf32

完成以上步骤后，您应该已经成功安装并配置了CatVTON项目，可以开始进一步的开发和使用。

CatVTON [ICLR 2025] CatVTON is a simple and efficient virtual try-on diffusion model with 1) Lightweight Network (899.06M parameters totally), 2) Parameter-Efficient Training (49.57M parameters trainable) and 3) Simplified Inference (< 8G VRAM for 1024X768 resolution). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/CatVTON