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——1——甚么是HR-VITON其音频是基于一种称之为HR-VITON的控制技术，它同时实现了高分辨率的Jaunpur物试穿鞋子，通过提供试穿条件生成器，减少了由于传统翘曲和分割图之间的不一致而导致的失真传统上，交互式试衣包括：翘曲，以使服装的图像适合人体，并生成分割图以有关人工智慧的专业培训生成最终图像。

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这时，翘曲模块和分割图独立移动，可能会造成不一致，尤其是当身体的一部分遮挡鞋子时，会造成伪影（失真）

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HR-VITON　因此，HR-VITON对人的图像（I）和鞋子的图像（c ）展开预处理，然后使用Try-on Condition Generator生成翘有关人工智慧的专业培训曲和分割图，通过融合减少伪影和交互式化同时实现了高分辨率拟合。

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——2——HR-VITON 标识符同时实现基于图像的交互式试穿任务旨在将目标服装项目转移到人的相应区域，这通常通过将项目装配到所需的身体部位并将扭曲的项目与人融合来解决虽然近几年已经展开了越来越多的研究，但合成图像的分辨率仍然很低（例如有关人工智慧的专业培训256x192）。

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这种局限性源于几个挑战：随着分辨率的增加，在最终结果中，翘曲鞋子和所需鞋子区域之间的错位区域中的伪影变得明显；现有方法中使用的架构在生成高质量身体部位和保持鞋子纹理锐度方面的性能较低为了应对这些挑战，此模型提出了一种称为VITON-HD的新型交互式试穿方法，该方法成功有关人工智慧的专业培训地合成了1024x768个交互式试穿图像。

具体来说，首先准备分割图来指导模型的交互式试穿合成，然后将目标服装项目大致适合给定的人的身体接下来，模型提出了对齐感知段归一化和别名生成器来处理错位区域，并保留1024x768输入的细节通过与现有方法的严格比较，证明VITON-HD在定性和定量上都大大优于其他模有关人工智慧的专业培训型。

# 源标识符 #https://github.com/sangyun884/HR-VITON ! git clone https://github.com/cedro3/HR-VITON.git %cd HR-VITON ! pip 有关人工智慧的专业培训install tensorboardX ! pip install torchgeometry import gdown gdown.download(https://drive.google.com/uc?id=1XJTCdRBOPVgVTmqzh有关人工智慧的专业培训VGFAgMm2NLkw5uQ, mtviton_step_100000.pth, quiet=False) gdown.download(https://drive.google.com/uc?id=1BkSA8UJo-6eOkKcXTFOHK80Esc4vBmVC, gen_st有关人工智慧的专业培训ep_110000.pth, quiet=False) gdown.download(https://drive.google.com/uc?id=1CcgCubhLc9iF6jGACdUgGhTDWMC7Gjzr, test.zip, quiet=False) ! 有关人工智慧的专业培训unzip test.zip from function import * import warnings warnings.filterwarnings("ignore") ! mkdir download

首先，需要浏览预训练模型与数有关人工智慧的专业培训据集，并解压出来，方便他们调用里面的图片（模特儿与鞋子）模型使用VITON-HD: High-Resolution Virtual Try-On via Misalignment-Aware Normalization 的数据集训练和评估此模型。

浏览数据集：https://github有关人工智慧的专业培训.com/shadow2496/VITON-HD然后他们把所有图片解压在image文件夹中，并设置两个随机参数来从数据集中随机挑选出5个模特儿与 5件鞋子，以便模型把5件鞋子分别穿在5个不同模特儿的头上。

并把图片信息保持在test_pairs.txt文件中import glob impo有关人工智慧的专业培训rt random import shutil import os seed_number = 120 random.seed(seed_number) reset_folder(image) image有关人工智慧的专业培训_files = sorted(glob.glob(test/test/image/*.jpg)) cnt = len(image_files) num = random.sample(range(cnt),5) image_names = [] 有关人工智慧的专业培训 for i in num: shutil.copy(image_files[i], image/+os.path.basename(image_files[i])) image_names.append(image_files[i]) i有关人工智慧的专业培训mage_names.sort() display_pic(image) reset_folder(cloth) cloth_files = sorted(glob.glob(test/test/cloth/*.jpg)) cnt =有关人工智慧的专业培训 len(cloth_files) num = random.sample(range(cnt),5) cloth_names =[] for j in num: shutil.copy(cloth_files[j], cloth/+有关人工智慧的专业培训os.path.basename(cloth_files[j])) cloth_names.append(cloth_files[j]) cloth_names.sort() display_pic(cloth) if os.path有关人工智慧的专业培训.isfile(test/test/test_pairs.txt): os.remove(test/test/test_pairs.txt) f = open(test/test/test_pairs.txt, w, encoding=UTF-8) 有关人工智慧的专业培训for image_name in image_names: for cloth_name in cloth_names: f.write(os.path.basename(image_name)+ ) f.write(os.path.basename有关人工智慧的专业培训(cloth_name)+ ) f.close()

reset_folder(output) ! python3 test_generator.py --occlusion --tocg_checkpoint ./mtviton_step_100000.pth 有关人工智慧的专业培训 --gpu_ids 0 --gen_checkpoint ./gen_step_110000.pth --datasetting unpaired --dataroot ./test --data_list ./t有关人工智慧的专业培训est/test_pairs.txt clear_output() display_pic_png(output/mtviton_step_100000.pth/test/unpaired/generator/output)

然后他们根据浏览的预训练模型与随机选择的图有关人工智慧的专业培训片与鞋子展开模型的预测，预测结果保存在output文件夹下

模型预训完成后，会把5件鞋子穿在5个模特儿头上，并依次排列出模特儿试穿鞋子的效果当然，他们也可使用ffmpeg来把生成的图片合成音频，若想查看其他鞋子与模特儿能修改第二段标识符中的随机因子import cv2 import glob有关人工智慧的专业培训 reset_folder(movie1) reset_folder(movie2) result_files = sorted(glob.glob(output/mtviton_step_100000.pth/test/unpaired/genera有关人工智慧的专业培训tor/output/*.png)) cnt = 0 black = cv2.imread(black.jpg) for image_name in image_names: for cloth_name in cloth_names:有关人工智慧的专业培训 left = cv2.imread(image_name) center = cv2.imread(cloth_name) right = cv2.imread(result_files[cnt]) tmp = cv2.hconcat有关人工智慧的专业培训([left, center]) img1 = cv2.hconcat([tmp, right]) cv2.imwrite(movie1/+str(cnt).zfill(4)+.jpg, img1) up = cv2.hconcat([black, c有关人工智慧的专业培训enter]) down = cv2.hconcat([left, right]) img2 = cv2.vconcat([up, down]) cv2.imwrite(movie2/+str(cnt).zfill(4)+.jpg, img2) 有关人工智慧的专业培训 cnt +=1 ! ffmpeg -y -r 1 -i movie1/%04d.jpg -vcodec libx264 -pix_fmt yuv420p -loglevel error output1.mp4 ! ffmpeg -y -r 1 -i mov有关人工智慧的专业培训ie2/%04d.jpg -vcodec libx264 -pix_fmt yuv420p -loglevel error output2.mp4 display_mp4(output1.mp4)