Virtual Try-On 是一个结合 AI 与时尚的炫酷工具，它可以让我们通过 AI 模型将指定的服装试穿在照片中的人物身上。以下是对该技术的通俗解释，以及如何动手实现一个 Virtual Try-On 工具的完整步骤。
什么是 Virtual Try-On？
Virtual Try-On 本质上是利用 AI 图像生成技术，将原始人物照片中的服装替换为指定的衣物图像。
- 传统方法：基于文本描述进行服装替换，比如输入“粉色连衣裙”。
- IP-Adapter 的新方法：不仅能输入文本描述，还可以直接提供服装的图片（如某件具体的粉色连衣裙），实现更加精确和真实的效果。
应用实例：
想象你在购物时看到一件心仪的衣服，但不知道是否适合自己。Virtual Try-On 能让你用照片尝试穿这件衣服，帮你更直观地做决定。
实现 Virtual Try-On 的步骤
我们基于 Hugging Face Spaces 提供的工具和 IP-Adapter，来实现 Virtual Try-On 工具。
1. 安装依赖库
首先，需要安装必要的 Python 库：
pip install diffusers accelerate
2. 加载所需模型
加载 VAE（减少内存占用）
from diffusers import AutoPipelineForInpainting, AutoencoderKL
import torch
vae = AutoencoderKL.from_pretrained(
"madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix",
torch_dtype=torch.float16
)
加载 Stable Diffusion XL 1.0 的 Inpainting 模型
pipeline = AutoPipelineForInpainting.from_pretrained(
"diffusers/stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1",
vae=vae,
torch_dtype=torch.float16,
variant="fp16",
use_safetensors=True
).to("cuda")
加载 IP-Adapter
IP-Adapter 允许我们通过服装图像（而非文字描述）进行替换。
pipeline.load_ip_adapter(
"h94/IP-Adapter",
subfolder="sdxl_models",
weight_name="ip-adapter_sdxl.bin",
low_cpu_mem_usage=True
)
3. 加载图片
我们需要两张图片：
- 人物图片：建议使用全身图，且人物穿着尽量少，以减少服装对结果的干扰。
- 服装图片：图片中只包含服装，不带人物。
from diffusers.utils import load_image
image = load_image('https://example.com/person.jpg').convert("RGB")
ip_image = load_image('https://example.com/clothing.jpg').convert("RGB")
4. 创建服装遮罩（Mask）
为了实现精确的服装替换，我们需要生成遮罩，标记哪些部分需要被替换。使用现成的分割工具非常方便：
from SegBody import segment_body
seg_image, mask_image = segment_body(image, face=False)
5. 生成图像
设置 IP-Adapter 的强度（决定对服装图像的依赖程度）：
pipeline.set_ip_adapter_scale(1.0)
然后通过以下代码生成最终图像：
final_image = pipeline(
prompt="photorealistic, perfect body, beautiful skin, realistic skin, natural skin",
negative_prompt="ugly, bad quality, bad anatomy, deformed body, deformed hands, deformed feet",
image=image,
mask_image=mask_image,
ip_adapter_image=ip_image,
strength=0.99,
guidance_scale=7.5,
num_inference_steps=100,
).images[0]
6. 将流程封装为函数
为了更方便使用，可以将整个过程封装成函数：
def virtual_try_on(img, clothing, prompt, negative_prompt, ip_scale=1.0, strength=0.99, guidance_scale=7.5, steps=100):
_, mask_img = segment_body(img, face=False)
pipeline.set_ip_adapter_scale(ip_scale)
images = pipeline(
prompt=prompt,
negative_prompt=negative_prompt,
image=img,
mask_image=mask_img,
ip_adapter_image=clothing,
strength=strength,
guidance_scale=guidance_scale,
num_inference_steps=steps,
).images
return images[0]
调用方式：
result = virtual_try_on(
img=image,
clothing=ip_image,
prompt="photorealistic, perfect body, beautiful skin",
negative_prompt="ugly, bad quality, deformed body"
)
应用场景扩展
- 电商行业：消费者可以直接上传照片，试穿商品，提升购物体验。
- 服装设计：设计师可以用不同的人物图像快速试验新设计效果。
- 社交娱乐：个人可以用该技术生成有趣的内容，比如换装照片。
通过以上步骤，你只需 12 行核心代码，就能轻松打造自己的 Virtual Try-On 工具！
