在 AI 图像生成领域，如何精准控制人物的姿态与外观一直是一个挑战。
尽管现有的 AI 生成技术能够制作出逼真的人物图像，但在 虚拟试衣、人物姿态变换、服饰替换 等应用场景下，往往会面临以下问题：
衣服变形、人物结构失真、衣物错位模糊、生成速度慢等。
为了解决这些问题，Meta 开源了 Leffa，这是一款专门针对 可控人物图像生成 的框架。
它能够统一处理虚拟试衣和姿态迁移，在保证高质量生成的同时，实现精确控制人物外观和姿势，减少细节丢失问题。
除了能精准调整人物的外观和姿势，还能减少纹理模糊、服饰变形等问题。
目前，Leffa 在 GitHub 上已收获 1.2K+ 星标，实际使用效果颇好！
核心能力
1、统一处理虚拟试衣 & 姿态迁移
虚拟试衣（Virtual Try-On）：将 衣服图片 迁移到指定人物身上，保持服装的纹理细节和褶皱，减少传统方法中常见的失真问题。
姿态迁移（Pose Transfer）：通过 参考姿势图像，将人物形态调整为指定姿势，适用于游戏、动画和虚拟人制作等应用场景。
2、高效推理，6 秒生成高清人物图像
支持 float16 加速，在 A100 GPU 上仅需 6 秒 生成一张完整人物图像。
适用于高性能计算任务，也能在消费级 GPU 上进行优化运行。
3、高质量 & 细节保留
采用 高精度图像重建，最大程度减少 面部细节丢失、服装变形 等问题。
保证生成的人物 五官清晰、衣服纹理完整、光影自然，适用于商用级别的虚拟试衣和图像编辑任务。
4、Gradio 界面，开箱即用
提供 Gradio Web 界面，无需复杂命令行操作，用户可直接上传图片进行试衣和姿态转换。
5、轻量化部署，适配多种环境
支持 本地运行、云端推理、Hugging Face 集成。支持主流深度学习框架，可扩展性强，可集成至现有 AI 生产流程。
快速使用
🌐 在线体验
Leffa 提供 Gradio 界面，你可以通过 HuggingFace 平台直接体验，无需复杂配置即可上手。
☁️ 本地部署
当如果你懂点技术，会按照教程部署，也可在本地运行 Leffa，可以按照以下步骤进行：
① 克隆项目
git clone https://github.com/franciszzj/Leffa.git
cd Leffa
② 创建虚拟执行环境，安装依赖
conda create -n leffa python==3.10
conda activate leffa
cd Leffa
pip install -r requirements.txt
③ 下载虚拟试衣模型（姿态迁移也是类似）
wget https://huggingface.co/franciszzj/Leffa/resolve/main/virtual_tryon.pth -O models/virtual_tryon.pth
④ 运行 Gradio 界面
python app.py
然后打开浏览器，访问 http://localhost:7860，即可使用 Leffa 进行人物试衣和姿态迁移。
写在最后
通过精确控制人物的外观和姿势，Leffa 不仅生成高质量的图像，还在细节处理上实现了技术突破，为相关行业提供了强大的工具支持。
而且无需复杂配置即可上手。
如果你对 AI 人物图像生成、服饰电商、动画游戏开发 领域感兴趣，Leffa 绝对是一个值得关注的开源项目！
GitHub 项目地址：github.com/franciszzj/…
HF 在线体验：huggingface.co/spaces/fran…
