AI换装-OOTDiffusion使用教程OOTDiffusion介绍我们所采用的工具是OOTDiffusion，De

OOTDiffusion介绍

我们所采用的工具是OOTDiffusion，Demo体验地址：huggingface.co/spaces/levi…

OOTDiffusion 是一款基于 AI 的虚拟服装试穿工具，其主要功能包括：
✅ 服装迁移（Garment Transfer）：将一件服装从商品图或平铺图转移到人物身上，支持上半身，下半身，以及全身进行换装
✅ 姿势自适应（Pose Adaptation）：自动调整服装以适应不同人体姿势
✅ 细节保留（Detail Preservation）：保持服装的纹理、褶皱、图案等细节
✅ 高分辨率生成（HD Output）：支持生成高清（如1024×768或更高）的试衣效果

技术特点：

基于扩散模型（Diffusion Model）：OOTDiffusion 采用扩散模型进行逐步去噪生成，能更好地处理：
1. 复杂服装纹理（如格子、印花）
2. 人体姿势变化（如举手、转身）
3. 遮挡情况（如长发遮挡衣服）
双分支条件控制（Dual Conditioning）
1. 人体编码器（Human Encoder）：提取人体姿势、体型、肤色等特征
2. 服装编码器（Garment Encoder）：提取服装的纹理、形状、颜色特征
3. 条件融合模块：通过Cross-Attention或SPADE结构融合两种特征
掩码引导生成（Mask Guidance）
1. 使用人体解析（Human Parsing）或服装分割（Garment Mask）精确控制服装生成区域
2. 避免背景或皮肤区域被错误修改

渐进式细化（Progressive Refinement）：在推理阶段，采用多步去噪（通常50~100步）逐步优化细节，提升生成质量。

使用场景

典型应用场景

🛒 电商虚拟试衣：让用户在线"试穿"服装，提升购物体验

👗 时尚设计：快速可视化设计稿的穿着效果

📱 社交娱乐：用于AR试衣、虚拟换装App

🎮 游戏/元宇宙：为虚拟角色生成个性化服装

安装流程

说在前头：Gpu显存至少24g。

clone代码

git clone https://github.com/levihsu/OOTDiffusion

2. 修改代码，默认使用1个gpu卡，编辑run/gradio_ootd.py文件

# 原始代码如下：
# openpose_model_dc = OpenPose(1)
# parsing_model_dc = Parsing(1)
# ootd_model_dc = OOTDiffusionDC(1)

# 修改后如下：把1 改成 0
openpose_model_dc = OpenPose(0)
parsing_model_dc = Parsing(0)
ootd_model_dc = OOTDiffusionDC(0)

3. 修改依赖requirements.txt文件

numpy==1.24.4
scipy==1.10.1
scikit-image==0.21.0
opencv-python==4.7.0.72
pillow==9.4.0
diffusers==0.24.0
transformers==4.36.2
accelerate==0.26.1
matplotlib==3.7.4
tqdm==4.64.1
gradio==4.16.0
config==0.5.1
einops==0.7.0
onnxruntime==1.16.2
## fastapi和huggingface_hub是我新增的，需要降低版本，否则运行不了
fastapi==0.111.0
huggingface_hub==0.19.4  ##

4. 基于Conda安装依赖

conda create -n ootd python==3.10
conda activate ootd
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install -r .\requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

5. 安装model

需要安装的模型有：