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Imagdressing
简介 :
IMAGDressing是一个交互式模块化服装生成模型，旨在为虚拟试穿系统提供灵活和可控的定制化服务。该模型通过结合CLIP的语义特征和VAE的纹理特征，使用混合注意力模块将这些特征整合到去噪UNet中，确保用户可以控制编辑。此外，IMAGDressing还提供了IGPair数据集，包含超过30万对服装和穿着图像，建立了标准的数据组装流程。该模型可以与ControlNet、IP-Adapter、T2I-Adapter和AnimateDiff等扩展插件结合使用，增强多样性和可控性。
需求人群 :
IMAGDressing主要面向服装设计师、虚拟试衣软件开发者和研究人员。它通过提供逼真的服装生成和灵活的定制功能，帮助设计师快速预览设计效果，软件开发者实现虚拟试衣功能，研究人员则可以利用其进行相关领域的研究和探索。
使用场景
服装设计师使用IMAGDressing生成不同风格的服装效果图。
虚拟试衣软件开发者利用IMAGDressing实现用户在线试穿服装的功能。
研究人员使用IMAGDressing进行服装生成和虚拟试穿的相关研究。
产品特色
简单架构：生成逼真的服装并支持用户驱动的场景编辑。
灵活插件兼容性：与IP-Adapter、ControlNet、T2I-Adapter和AnimateDiff等扩展插件集成。
快速定制：无需额外LoRA训练即可在几秒内实现快速定制。
支持文本提示：根据不同场景支持文本提示。
支持指定区域的服装更换（实验性功能）。
支持与ControlNet和IP-Adapter结合使用。
提供IGPair数据集：包含超过30万对服装和穿着图像。
使用教程
1. 安装Python环境（推荐使用Anaconda或Miniconda）。
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2. 安装PyTorch（版本需大于等于2.0.0）。
3. 安装CUDA（版本为11.8）。
4. 克隆IMAGDressing的GitHub仓库。
5. 安装依赖库：运行`pip install -r requirements.txt`。
6. 下载并安装所需的模型文件，如humanparsing和openpose模型文件。
7. 运行IMAGDressing的推理代码，进行服装生成和虚拟试穿。
8. 根据需要，结合ControlNet、IP-Adapter等扩展插件，增强功能。
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