OOTDiffusion是一种基于潜在扩散模型的虚拟试穿技术。它利用预训练的潜在扩散模型来实现现实和可控的虚拟试穿效果。这项技术不需要明确的衣物形变适应过程，而是通过一个称为outfitting UNet的网络来学习服装的细节特征，并在扩散模型的去噪过程中将这些特征与目标人体融合。用户能够生成高达1024×768分辨率的虚拟试穿图像。通过outfitting UNet学习服装特征，避免了复杂的衣物形变适应过程。在去噪过程中，利用服装融合技术将服装特征与人体图像结合，实现更自然的试穿效果。此外，OOTDiffusion支持在不同的数据集上训练，如VitonHD和Dress Code，以适应不同类型的服装试穿需求。这项技术的开源实现已经在GitHub上提供，用户可以尝试使用并根据自己的需求进行定制。
OOTDiffusion GitHub地址：https://github.com/levihsu/OOTDiffusion
主要功能特点：
- 自动调整服装：根据用户的性别和体型，自动调整服装以适应模特的身形，确保试穿效果贴合。
- 个性化试穿：用户可以根据自己的需求和偏好调整试穿效果，包括选择不同的服装款式和颜色。
- 两种试穿模式：支持半身模型（适用于上半身服装如T恤、衬衫）和全身模型（适用于全身服装，包括上衣、下装和连衣裙）。
- 精细控制：用户可以通过调整模型路径、服装路径、缩放比例和采样次数等参数，来精细控制虚拟试穿的细节。
- 高质量图像生成：利用潜在扩散模型技术，生成高质量的服装图像，确保试穿效果自然逼真，包括服装的纹理、光影和摆动。
- 开源项目：OOTDiffusion是一个开源工具，这意味着开发者和用户可以自由地使用、修改和分享这个工具，促进了技术的进一步发展和创新。
适用场景：
- 艺术创作：艺术家可以利用该工具创造出具有逼真细节的图像，探索新的视觉表现形式。
- 计算机图形学：在游戏开发或虚拟现实环境中，它可以用于生成高清纹理和环境。
- 数据增强：在训练人工智能模型时，可以通过生成多样化的新图像来增强现有数据集。
- 医学影像：对医疗图像的修复和增强，有助于提高诊断的准确性和效率。
OOTDiffusion的使用方法
- 首先，需要在您的计算机上创建一个虚拟环境，并安装OOTDiffusion所需的依赖包。这可以通过克隆官方GitHub仓库并使用conda和pip命令来完成。
- 接下来，您需要下载OOTDifusion使用的半身模型和全身模型。这些模型通常可以在项目的Readme文件中找到说明和链接。
- 您需要准备模特的图片和您想要试穿的服装图片。请确保这些图片符合OOTDiffusion的要求例如尺寸和格式。
- 使用OOTDiffusion提供的命令行指令，您可以运行半身模型或全身模型的试穿。您需要指定模特图片和服装图片的路径，并可以调整其他参数如缩放和样本数量。
- 运行完成后，您可以查看生成的虚拟试穿效果，并将其保存为图片或视频，以便进一步使用或分享。