首先,充分利用预训练的潜在扩散模型的优势,确保生成图像的高逼真度和自然的试穿效果,并设计了一种装配UNet模型,以在潜在空间中进一步学习服装的细节特征。然后,OOTDiffusion提出了一种装配融合过程,以在去噪UNet的自注意力层中精确对齐服装特征与噪声人体。通过这种方式,服装特征能够顺利适应各种目标人体类型和姿势,而不会因独立变形过程而
这个项目使用主流的深度学习框架 Pytorch + UNet来实现,项目的特点是支持训练、分割算法特别轻量化、能够一键执行训练+预测,能够适应分割结构复杂的医学图像。项目提供完整的代码,包括训练 + 预测代码、一键执行脚本、训练好的分割模型权重 (当然也支持自己训练)、项目三方依赖库 (requirements.txt)、训练标注图片、待检...