電商福音！Meta Leffa AI虛擬試衣，真的能取代實拍嗎？
3 次觀看·2025年1月9日
各位朋友大家好
歡迎來到 AI 技術分享頻道
今天我們要爲大家介紹和分享的開源項目
是一個虛擬試衣的 AI 程序
它是由 Facebook 開發和開源的
名稱叫做 Leffa
虛擬試衣
通過它的名稱我們大概也能夠了解到
它非常適用於電子商務當中
服裝類的產品展示
在減少拍攝的情況之下
也能夠快速的完成服裝產品的展示
並且去降低拍攝的成本
所以接下來的話
我們就可以通過在線以及本地兩種不同的方式
來體驗一下這個虛擬試衣的應用程序
在我們的演示環境當中
我們現在打開的頁面
就是 Leffa 這一個項目在線體驗的頁面
那麼它是運行在 Huggingface 的網站當中
在它的頁面當中
我們就可以選擇已經有的示例
首先選擇的就是模特
然後另外的話我們就可以去選擇它的服裝
接下來的話這一個模特的服裝
就會發生改變
那麼除了虛擬試衣之外
其實我們還能夠查看到另外的一個選項
那麼另外的一個選項其實就是模特的動作的遷移
我們可以選擇兩個不同的模特
然後另外的一個模特就會參照
一個模特她的
動作進行
動作的改變
所以我們能夠查看到
當我們選擇生成的時候
它的運行過程其實就已經開始
並且我們大概能夠了解到
可能需要經過一分鐘左右的時間
它才能夠幫助我們去生成一張圖片
那麼相對於我們直接對它進行拍攝
它的時間成本
其實還是非常低的
所以在這裏的話我們能夠查看到
現在它正在幫助我們運行
在它運行的過程當中
其實我們也能夠查看到另外的一個頁面
那麼這一個頁面其實就是
Leffa 這一個項目在 GitHub 當中的主頁
那麼就包括了它所有的這些不同的程序
另外的話其實它也會有安裝的嚮導
所以我們在這裏也能夠查看到安裝的命令
那麼首先的話我們重新回到這個頁面當中
就能夠了解到
換衣的效果其實還是非常不錯的
當然如果有需要的話
我們也可以在這裏去選擇不同的圖片
或者是上傳自己的圖片
然後對它進行查看
另外的話我們可以選擇這個選項
同樣的我們可以去選擇
已經有的這些不同圖片
然後的話我們選擇生成就可以
最終的話它的動作也會遷移
那麼這個模特她的動作就會發生改變
在它運行的過程當中
我們也可以考慮在本地的計算機當中對它進行部署
因爲這樣的話我們就可以在本地的計算機當中
無限的去生成我們自己所需要的圖片
另外的話我們也可以考慮克隆它的程序
然後對它進行二次開發
或者二次訓練
以滿足我們實際應用的需求
所以在這裏的話
我們也已經準備好了相應的運行環境
那麼我們準備好了一臺 Ubuntu 的計算機
那麼我們就可以去克隆這個項目
然後選擇回車
就能夠查看到它的克隆過程
其實也已經開始
那麼在它克隆的過程當中
我們又可以重新回到這個頁面
就能夠了解到
它的動作就已經遷移完成
但是她的形象
其實也已經發生了改變
我們也可以根據自己的需求
然後去選擇這兩個不同的程序
如果我們要在本地部署的時候
那麼在這裏的話我們首先對它進行克隆就可以
克隆完成之後
我們重新回來
它也爲我們提供了不同的命令
可以幫助我們去完成
它的運行環境的創建
然後接下來的話
它也會幫助我們去激活它的運行環境
進入到它的目錄當中之後
再去幫助我們安裝所有的這些依賴的組件
所以我們首先複製所有這些不同命令
然後選擇回車
去運行所有的這些不同命令
那麼在創建
運行環境的過程當中
其實它也要求我們去確認所有的這些不同組件
我們選擇確認就可以
那麼接下來我們所需要去做的事情
就是等待所有的這些不同組件
它的安裝的完成
完成了這些不同組件的安裝之後
程序安裝的這一部分
就已經結束
接下來的話其實它還爲我們提供了一個命令
那麼這一個命令的話就是去啓動
WebUI 的程序
那麼它的這個 WebUI 程序
與我們使用的在線體驗的 WebUI 程序
是非常類似的
它也包括了兩個不同的功能
當我們去啓動這個程序的時候
它還會幫助我們去下載所
依賴的所有的這些不同的模型
那麼它所需要的這些模型其實非常多
我們在這裏的話也已經提前的完成了它的下載過程
所以我們可以在這裏查看到這些不同的模型
也能夠查看到
它的一些不同的文件
所以在這裏的話我們能夠查看到這些信息
那麼我們
因爲已經提前的完成了它的下載
所以我們可以對它進行復制
複製的時候
把它保存到
項目的目錄當中
所以我們去找到這個目錄之後
然後的話可以在這裏選擇粘貼
這樣的話
程序的安裝
以及模型的準備
其實都已經完成
程序安裝的過程當中
它所依賴的組件是非常多的
那麼這些組件也需要聯機的對它進行下載
所以我們所需要去做的事情
只是耐心的等待
所有安裝的完成
現在我們就能夠查看到
程序的安裝過程
就已經完成
所以在這裏的話我們也能夠了解到
現在它包括了這一些不同的程序
那麼這個程序
當我們運行的時候
其實它與我們在線體驗的頁面
是完全一樣的
但是我們要去運行這個頁面的時候
它包括了兩個不同的功能
所以它加載的模型
相對來說也會比較多
而當前我們的運行環境當中
實際上這張顯卡
那麼它的顯存
現在只有 24GB
那麼 24GB 顯存
是不夠用的
如果我們要同時運行兩個不同的功能的時候
那麼它要求的這一個顯存的數量
至少要是 30GB 以上
所以的話對於這個程序我們做了一些調整
那麼在這裏的話我們運行另外的一個程序
那麼這一個程序就是
對於原來的這個程序做了一些修改
現在的話我們對它進行運行
就能夠查看到它的運行也已經開始
如果我們直接運行第一個程序的話
那麼它運行的過程當中會自動的結束掉
而第二個程序運行的時候
現在就是沒有任何問題的
它也會告訴我們
我們可以在瀏覽器當中對它進行訪問
所以在這裏的話我們選擇刷新
也能夠查看到
它的訪問也沒有問題
同樣的話我們可以去選擇不同的這些示例
然後選擇生成就可以
那麼在生成的過程當中
它也會去使用本地計算機當中
GPU 進行計算
並且接下來的話它的溫度會很快地進行上升
那麼我們能夠查看到現在的話
它的運算也已經開始
通過這些不同的示例我們能夠查看到
它的效果還是非常不錯的
但是有時候的話其實還有一些情況
它的效果有可能
並不能夠令我們滿意
對於這一點如果我們想去做一個確認也非常簡單
我們可以重新回到它的項目主頁當中
那麼在它的項目主頁當中
針對於程序的一些問題
那麼其實就有人提出了一些不同的問題
其中一個就是
試衣的問題
比如在這裏它選擇了一個模型
選擇了一個模特
然後的話選擇了一個衣服
接下來它生成的效果我們也能夠查看到
這一部分是多出來的
實際上並不是我們想要的這一個結果
那麼其實這一點也是非常容易理解的
因爲它是基於現在的這種生成式的模型
所以的話它是基於自己的學習的
那麼針對於某一些特定的場景當中
實際上也有可能會出現
剛纔的這種問題
那麼對於這個項目來說的話
其實它也爲我們提供了
訓練的代碼
我們也可以使用自己的數據對它進行訓練
其實也是沒有問題的
所以的話我們也需要把它部署到
本地的計算機當中
準備好自己的數據集
然後的話再考慮對它進行訓練
從而達到我們想要的這一個效果
那麼總體來說的話這一個效果
其實還是非常不錯的
只是某一些場景
我們可能
需要對它進行
額外的一些處理纔可以
另外的話對於這個項目來說它對於顯存的要求
相對來說也會比較高
因爲要達到這麼
精細的效果這麼好的一個效果的話
它的處理的步驟
當中的這些不同的模型的數量其實非常多
所以的話
對於顯卡的要求也會更高
那麼好我們的這一期的分享到這裏就已經結束
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我們下一期節目再見
謝謝大家