一键AI模特换衣OMS-Diffusion整合包，用AI实现你的小姐姐自由

分享一个AI虚拟试穿项目，本项目致力于协助中小服装商家解决约拍模特导致的高昂成本问题。只需一张服装图片，可以生成各种身穿该服装的模特。后期也会为个人用户提供服装试穿功能。

OMS-Diffusion简介

本项目致力于协助中小服装商家解决约拍模特导致的高昂成本问题。 只需一张服装图片，可以生成各种身穿该服装的模特。 后期也会为个人用户提供服装试穿功能。

与原来的 OOTDiffusion 训练两个 Unet 不同，OMS-Diffusion 只训练一个 Unet，这意味着一台 24GB 内存的机器（3090 或 4090）就足够了。先来看看该虚拟试衣项目都支持什么内容，本项目支持IPadapter-faceID！你能通过肖像进行试穿。增加图像高度能避免大头娃娃情况。接下来还将支持：

•   支撑下半身的衣服
•   支持全身连衣裙
•   支持SD修复权重
•   支持SDXL
•   支持即时ID
•   支持视频虚拟-try0n

离线懒人包来了

为了方便大家的使用，我又出手了，为大家制作了一款离线整合包。这个懒人包非常方便，下载到本地解压后双击“一键启动”，系统就会自动运行，第一次启动比较慢。

加载成功后自动打开浏览器的主界面，一切操作简单快捷（如果没有自动打开，请自行复制“http://127.0.0.1:7860/”在浏览器打开）

安装说明 ①该项目建议使用英伟达显卡运行，建议10G显存以上

②请确保安装路径不包含中文，不然可能会引起奇怪的适配问题

注意事项 于 OMS-Diffusion 的参数设置，项目文档中提供了以下几个关键建议：

1. 图像分辨率： 默认的图像分辨率是 512x384 像素。如果需要更好的面部细节，可以尝试提高分辨率。需要注意的是，较高分辨率可能导致衣物控制上的困难，因此可能需要多次尝试和调整。
2. 随机种子： 如果你觉得衣服的细节与预期不符，可以尝试改变随机种子。不同的随机种子会影响生成结果的变异性。
3. Guidance Scale： 用来控制试衣服装的强度。建议的范围是 1.0 到 3.0，较大的值可能会导致图像失真。
4. 模型权重： 项目中包含了一些预训练的权重，可以用来从背景中分离衣物。如果有更优的权重，可以考虑替换。
5. 注意事项 1、默认的提示词是"a photography of a model", 你可以通过增加词汇像 "sunglasses" 或者 "red skirt" 来设定模特，或者把"model"换成"man"来指定性别，但是作者也不清楚它对最终的试衣结果有何影响
6. [2024/3/8] 本项目开源了768分辨率的模型权重 huggingface。在512权重上，你可能会通过增加图像分辨率来获取良好的面部表现，但在高分辨情况下衣服可能失控。768权重能帮助你不用再纠结于分辨率与面部细节。在768版本中还调整了训练策略，你可以单独控制衣服强度和提示词强度了。此权重默认的IPadapter-faceID 版本会是FaceIDPlusV2。

这些参数的设置依赖于具体的应用需求和硬件条件，可能需要根据实际情况进行适当的调整和优化。