IDM-VTON | Виртуальная примерка

IDM-VTON, сокращение от "Improving Diffusion Models for Authentic Virtual Try-on in the Wild," — это инновационная модель диффузии, которая позволяет вам реалистично примерять одежду виртуально, используя всего несколько входных данных. Что отличает IDM-VTON, так это его способность сохранять уникальные детали и идентичность одежды, генерируя результаты виртуальной примерки, которые выглядят невероятно аутентично.

1. Понимание IDM-VTON

В основе IDM-VTON лежит модель диффузии, специально разработанная для виртуальной примерки. Чтобы использовать её, вам просто нужно представление человека и одежды, которую вы хотите примерить. IDM-VTON затем творит чудеса, создавая результат, который выглядит так, будто человек действительно носит одежду. Она достигает уровня точности и аутентичности одежды, который превосходит предыдущие методы виртуальной примерки на основе диффузии.

2. Внутренние механизмы IDM-VTON

Так как же IDM-VTON удается создавать такую реалистичную виртуальную примерку? Секрет кроется в двух основных модулях, которые работают вместе для кодирования семантики входной одежды:

1. Первый — это адаптер подсказок изображений, сокращенно IP-Adapter. Этот умный компонент извлекает высокоуровневую семантику одежды — по сути, ключевые характеристики, которые определяют её внешний вид. Затем эта информация внедряется в слой перекрестного внимания основной модели диффузии UNet.
2. Второй модуль — это параллельный UNet под названием GarmentNet. Его задача — кодировать низкоуровневые особенности одежды — мельчайшие детали, которые делают её уникальной. Эти особенности затем внедряются в слой самовнимания основной модели UNet.

Но это еще не всё! IDM-VTON также использует детализированные текстовые подсказки как для одежды, так и для входных данных человека. Эти подсказки предоставляют дополнительный контекст, который усиливает аутентичность окончательного результата виртуальной примерки.

3. Применение IDM-VTON в ComfyUI

3.1 Звезда шоу: Узел IDM-VTON

В ComfyUI узел "IDM-VTON" — это мощный инструмент, который запускает модель диффузии IDM-VTON и генерирует результат виртуальной примерки.

Чтобы узел IDM-VTON творил чудеса, ему нужно несколько ключевых входных данных:

1. Pipeline: Это загруженный конвейер диффузии IDM-VTON, который управляет всем процессом виртуальной примерки.
2. Human Input: Изображение человека, который будет виртуально примерять одежду.
3. Pose Input: Предварительно обработанное представление DensePose входных данных человека, которое помогает IDM-VTON понять позу и форму тела человека.
4. Mask Input: Бинарная маска, указывающая, какие части входных данных человека являются одеждой. Эта маска должна быть преобразована в соответствующий формат.
5. Garment Input: Изображение одежды, которую нужно виртуально примерить.

3.2 Подготовка ко всему

Чтобы запустить узел IDM-VTON, необходимо выполнить несколько подготовительных шагов:

1. Загрузка изображения человека: Узел LoadImage используется для загрузки изображения человека.
2. Генерация изображения позы: Изображение человека проходит через узел DensePosePreprocessor, который вычисляет представление DensePose, необходимое IDM-VTON.
3. Получение изображения маски: Существует два способа получить маску одежды:

a. Ручное маскирование (рекомендуется)

• Щелкните правой кнопкой мыши на загруженном изображении человека и выберите "Открыть в редакторе масок."
• В интерфейсе редактора масок вручную замаскируйте области одежды.

b. Автоматическое маскирование

• Используйте узел GroundingDinoSAMSegment для автоматического сегментирования одежды.
• Задайте узлу текстовое описание одежды (например, "футболка").

Какой бы метод вы ни выбрали, полученная маска должна быть преобразована в изображение с помощью узла MaskToImage, который затем подключается ко входу "Mask Image" узла IDM-VTON.

4. Загрузка изображения одежды: Используется для загрузки изображения одежды.

Для более глубокого изучения модели IDM-VTON не пропустите оригинальную статью "". А если вас интересует использование IDM-VTON в ComfyUI, обязательно ознакомьтесь с выделенными узлами . Огромная благодарность исследователям и разработчикам за эти невероятные ресурсы.