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Imagdressing
紹介 :
IMAGDressingは、仮想試着システムに柔軟で制御可能なカスタマイズサービスを提供することを目的とした、インタラクティブなモジュール式衣服生成モデルです。CLIPのセマンティック特徴とVAEのテクスチャ特徴を組み合わせ、混合アテンションモジュールを使用してこれらの特徴をノイズ除去UNetに統合することで、ユーザーによる編集を可能にしています。さらに、IMAGDressingは30万組以上の衣服と着用画像を含むIGPairデータセットを提供し、標準的なデータアセンブリプロセスを確立しています。このモデルは、ControlNet、IP-Adapter、T2I-Adapter、AnimateDiffなどの拡張プラグインと組み合わせて使用することで、多様性と制御性を強化できます。
ターゲットユーザー :
IMAGDressingは主に、ファッションデザイナー、バーチャル試着ソフトウェア開発者、研究者を対象としています。リアルな衣服生成と柔軟なカスタマイズ機能を提供することで、デザイナーはデザイン効果を迅速にプレビューし、ソフトウェア開発者はバーチャル試着機能を実現し、研究者は関連分野の研究?探求に利用できます。
使用シナリオ
ファッションデザイナーがIMAGDressingを使用して、さまざまなスタイルの衣服の参考画像を生成します。
バーチャル試着ソフトウェア開発者がIMAGDressingを利用して、ユーザーがオンラインで衣服を試着できる機能を実現します。
研究者がIMAGDressingを使用して、衣服生成とバーチャル試着に関する研究を行います。
製品特徴
シンプルなアーキテクチャ：リアルな衣服を生成し、ユーザー主導のシーン編集をサポートします。
柔軟なプラグイン互換性：IP-Adapter、ControlNet、T2I-Adapter、AnimateDiffなどの拡張プラグインと統合できます。
迅速なカスタマイズ：追加のLoRAトレーニングなしで、数秒で迅速なカスタマイズを実現できます。
テキストプロンプトのサポート：さまざまなシーンに合わせてテキストプロンプトをサポートします。
特定領域の衣服交換のサポート（実験的機能）。
ControlNetとIP-Adapterとの連携をサポートします。
IGPairデータセットを提供：30万組以上の衣服と着用画像を含みます。
使用チュートリアル
1. Python環境をインストールします（AnacondaまたはMinicondaの使用を推奨）。
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2. PyTorchをインストールします（バージョン2.0.0以上）。
3. CUDAをインストールします（バージョン11.8）。
4. IMAGDressingのGitHubリポジトリをクローンします。
5. 依存ライブラリをインストールします：`pip install -r requirements.txt`を実行します。
6. humanparsingやopenposeなどの必要なモデルファイルをダウンロードしてインストールします。
7. IMAGDressingの推論コードを実行して、衣服生成とバーチャル試着を行います。
8. 必要に応じて、ControlNet、IP-Adapterなどの拡張プラグインを組み合わせて機能を強化します。
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