Raos Virtual Try On Model

🚀 DeepVTO虛擬試穿模型

DeepVTO（或稱為Raos_virtual_try_on_model）是由Goutham Rao使用Stable Diffusion、DreamBooth、特徵提取（EfficientNetB3 CNN模型）和OpenPose（用於估計人體關鍵點）等技術訓練的模型。該模型基於穩定擴散和向量嵌入的概念，構建了一個虛擬試穿系統，為用戶提供逼真且視覺上吸引人的虛擬試穿體驗。

🚀 快速開始

DeepVTO模型託管在Hugging Face模型中心。你可以通過以下鏈接訪問該模型： https://huggingface.co/gouthaml/raos-virtual-try-on-model

✨ 主要特性

• 多技術融合：結合了Stable Diffusion、DreamBooth、EfficientNetB3 CNN模型特徵提取和OpenPose人體關鍵點估計等先進技術。
• 逼真體驗：利用穩定擴散和向量嵌入原理，為用戶提供高質量、逼真的虛擬試穿體驗。
• 行業應用潛力：展示了深度學習技術在時尚零售行業的應用潛力，可提升在線購物的互動性和個性化。

📦 安裝指南

該模型需要特定的硬件和軟件環境才能實現最佳性能，具體要求如下：

硬件要求

• GPU A100
• 高內存（High RAM）

軟件要求

• PyTorch
• stable-diffusion-v1-5
• Python 3.0
• U-Net架構
• DreamBooth
• OpenPose
• EfficientNetB3預訓練CNN模型

📚 詳細文檔

模型原理

DeepVTO模型利用了多種先進的深度學習技術和架構。Stable Diffusion和DreamBooth技術為模型提供了強大的圖像生成能力，而EfficientNetB3 CNN模型則用於特徵提取，OpenPose用於估計人體關鍵點。這些技術的有機結合使得模型能夠準確地將衣物圖像與人體圖像進行融合，實現逼真的虛擬試穿效果。

應用場景

該模型在時尚零售行業具有廣泛的應用前景。例如，在線購物平臺可以利用該模型為用戶提供虛擬試穿服務，讓用戶在購買前更好地瞭解衣物的穿著效果，從而提高購物的滿意度和轉化率。

🔧 技術細節

模型架構

• Stable Diffusion：一種基於擴散模型的圖像生成技術，能夠生成高質量的圖像。
• DreamBooth：用於微調Stable Diffusion模型，使其能夠適應特定的主題或概念。
• EfficientNetB3 CNN模型：用於提取圖像的特徵，具有高效、準確的特點。
• OpenPose：即時多人人體關鍵點檢測系統，用於估計人體的關鍵點，為虛擬試穿提供準確的人體姿態信息。

訓練過程

模型使用DreamBooth模型進行訓練，並結合了EfficientNetB3 CNN模型進行特徵提取。在訓練過程中，模型學習如何將衣物圖像與人體圖像進行融合，以實現逼真的虛擬試穿效果。

📄 許可證

該模型採用CreativeML OpenRAIL-M許可證。

💻 模型示例圖片

以下是該模型的一些示例圖片，展示了虛擬試穿的效果：