Comfyui教程 插件之Comfyui_ALY 实现服装定制与模特换装

模特换装有福啦
继谷歌推出了Tryon Diffusion,阿里推出了Outfit Anything, 亚马逊也推出了Diffuse to Choose。至此几大头部电商也都在虚拟试衣技术上完成了布局。基于扩散模型的技术基本已经成为现在主流应用的基石。
遗憾的是这几项技术都没有开源,目前只开放了demo试用。然而今天向大家介绍东京大学刚开源的OOTDiffusion虚拟服装试穿工具,可根据不同性别和体型调整服装,支持半身和全身模型。利用先进技术生成高质量服装图像,用户可精细控制试穿细节,提升试穿体验。目前github项目已经开源,也提供在在线试玩的demo,效果基本上已经可以达到商用的水平。
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    借助OOTDiffusion,用户无需实际试穿即可预览上身效果,大大提升了消费者在网购过程中的体验感和决策效率。无论你是追逐潮流的年轻人,还是注重品质的都市白领,亦或是热爱DIY搭配的时尚达人,都可以利用此模型轻松探索自我风格,发掘无限可能。

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主要功能

    1、基于潜在扩散的装备融合:利用潜在扩散模型(latent diffusion models)的先进技术,OOTDiffusion实现了高质量的服装图像生成和融合,确保试穿效果自然且逼真。

    2、半身和全身虚拟试穿:OOTDiffusion支持两种模式的虚拟试穿:半身模型:专为上半身的服装试穿设计,适合T恤、衬衫等上身服装。

    3、全身模型:支持全身的服装试穿,包括上身、下身和连衣裙等服装类型。用户可以根据需求选择适合的模型进行虚拟试穿。

    4、可控的试穿参数:你可以通过调整模型路径、服装路径、缩放比例和采样次数等参数,精细控制虚拟试穿的细节和效果,以满足不同的试穿需求和偏好。

    5、自然融合与逼真效果:通过精心设计的算法OOTDiffusion能够将选定的服装自然且逼真地融合到用户提供的模型图像中,无论是纹理、光影还是服装的自然摆动都能精确呈现。

阿里云出品的换装插件 Comfyui_ALY

工作流下载地址:https://openart.ai/workflows/coonhound_clear_19/print-garments-and-have-models-try-them-on-ai/4nY1aq5Wu2RS9oix1L52
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在ComfyUI中打开下载好的工作流,根据提示安装缺失的节点

https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-Advanced-ControlNet.git

https://github.com/ssitu/ComfyUI_UltimateSDUpscale.git

https://github.com/BadCafeCode/masquerade-nodes-comfyui.git

https://github.com/Suzie1/ComfyUI_Comfyroll_CustomNodes.git 未自动提示安装

https://github.com/rgthree/rgthree-comfy.git

https://github.com/AuroBit/ComfyUI-OOTDiffusion.git 未自动提示安装

  • 下载需要的大模型,放置在ComfyUI/models/checkpoints目录下

https://huggingface.co/212ms/mnmrumx/resolve/main/manmaruMix_v30.safetensors

majicMIX realistic 麦橘写实-Checkpoint-麦橘MERJIC-LiblibAI
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  • 下载需要的vae模型,放置在/home/ComfyUI/models/vae目录下

https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/resolve/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors
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  • 下载需要的放大模型,放置在ComfyUI/models/upscale_models目录下

https://huggingface.co/lokCX/4x-Ultrasharp/resolve/main/4x-UltraSharp.pth
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下载需要的lora模型,放置在ComfyUI/models/loras目录下

  • 下载OOTDiffusion需要的模型文件

下载地址 https://huggingface.co/levihsu/OOTDiffusion/tree/main
项目地址:https://github.com/levihsu/OOTDiffusion
试用地址:https://ootd.ibot.cn/

在电脑左下角搜索找到 Anaconda Prompt,点击打开后,在控制台中输入 conda --version,回车如果返回了 conda 版本信息则说明安装成功
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参考安装视频
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安装好之后,在“开始”输入x86
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cd到comfyui根目录,然后输入python main.py 这样comfyui才能调用ootd
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效果展示

替换上衣效果:
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替换全身衣服效果:
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### ComfyUI API WebSocket 集成文档示例 #### 关于ComfyUI的API和WebSocket集成概述 为了实现ComfyUI应用通过WebSocket协议其他务通信的功能,开发者可以借鉴.NET框架下WebSocket的应用模式[^2]。当构建基于WebSocket的务时,确保所处环境满足WebSocket的要求至关重要。 #### 实现细节 ##### 创建WebSocket务器端点 在务器端创建一个继承自`Hub`类的对象用于处理来自客户端的消息。下面是一个简单的例子: ```csharp public classComfortableUIHub: Hub { public void SendMessage(string user, string content) { Clients.All.BroadcastMessage(user,content); } } ``` 此代码片段展示了如何定义一个名为`ComfortableUIHub`的方法来接收用户名和消息内容作为参数,并调用`BroadcastMessage`向所有连接到该hub的客户广播信息。 ##### 客户端JavaScript代码设置 为了让前端能够顺利地同上述C#编写的后端进行交互,在HTML页面内需引入SignalR库以及编写相应的JS脚本来初始化连接并向务器发送数据: ```javascript $(function() { const connection = new signalR.HubConnectionBuilder() .withUrl("/comfortableuihub") // URL指向上面定义好的Hub路由 .build(); connection.on("ReceiveMessage", function (user, message) { console.log(`${user}: ${message}`); }); async function start() { try { await connection.start(); console.log("Connected."); } catch(err) { console.error(err.toString()); setTimeout(start, 5000); } }; connection.invoke("SendMessage","System","Client connected").catch(function(err){ return console.error(err.toString()); }); document.getElementById("sendMessageButton").addEventListener("click",(event)=>{ let userInput=document.getElementById("usernameInput"); let msgInput=document.getElementById("messageInput"); connection.invoke("SendMessage",userInput.value,msgInput.value).catch((err)=>console.error(err)); event.preventDefault(); }); start(); }); ``` 这段JavaScript代码实现务器建立WebSocket连接、监听从务器接收到的新消息事件、尝试重新连接失败后的重试机制等功能[^3]。
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