AI-Clothes-Changer 是一个基于深度学习的交互式
图像生成项目，专注于实现 “
虚拟试衣” 功能。用户只需上传人物全身照和目标服装图像，系统就能通过先进的图像合成技术，将服装自然地 “穿” 在人物身上，生成逼真的换装效果，同时保留人物原始姿态、体型、背景及未更换区域细节，为时尚试穿、设计预览等场景提供便捷工具。
- 输入：一张人物全身照 + 一件衣服的正面图像（如 T 恤、上衣、连衣裙等）。
- 输出：同一人物 “穿上” 新衣服后的合成图像，保留原始姿态、体型和背景。
- 技术亮点：支持对衣服形状、褶皱、光影进行合理渲染，使结果更真实。
系统能较好地保留人物的脸部、发型、肢体动作、下半身等未更换区域，避免整体风格突变，提升视觉一致性。
- 提供直观的 Web 界面，支持拖拽上传图像。
- 实时展示处理前后的对比图，便于直观评估效果。
- Stable Diffusion 架构：利用预训练的生成模型进行高质量图像合成。
- ControlNet 控制机制：通过输入人物的姿态关键点图（pose map）或边缘图，控制生成图像中人物的姿态一致性。
- 服装融合模块：将目标服装特征与人物身体结构对齐，确保衣服贴合身体、形变合理。
- 注意力机制与掩码引导：精准定位穿衣区域（如上半身），避免干扰其他部位。
处理流程：
- 解析输入人物图像的姿态和轮廓；
- 提取目标服装的纹理与样式；
- 在保持姿态不变的前提下，将新衣服 “融合” 到人物身上；
- 使用扩散模型进行细节修复与真实感增强。
- 电商试衣：帮助用户在线选购服装时预览上身效果，降低退货率。
- 时尚设计：设计师快速查看设计稿穿在模特身上的视觉效果，加速设计迭代。
- 内容创作：为虚拟角色、数字人更换服饰，丰富创作形式。
- 个性化娱乐：社交平台上的趣味换装体验，增强互动性。
尽管效果惊艳，但当前技术仍存在一些限制：
- 对复杂姿态、遮挡或多人图像处理效果有限；
- 衣服纹理可能在弯曲部位出现拉伸或失真；
- 不同光照条件下合成图像可能存在色调不一致；
- 目前主要支持上衣类换装，裤子、鞋子等更换支持较弱。
该项目作为开源项目发布，具有以下价值：
- 推动虚拟试衣技术的普及与研究；
- 为开发者提供可复用的架构参考；
- 鼓励社区在此基础上优化模型、拓展功能（如支持更多服装类型、提升真实感）。
AI-Clothes-Changer 是一个融合前沿生成式 AI 与
计算机视觉技术的创新应用，展示了 AI 在时尚与消费领域的巨大潜力。它不仅是一个技术演示，更是通向 “个性化数字时尚体验” 的一步，未来有望在电商、
元宇宙、虚拟偶像等领域发挥更大作用。
整合包说明
1 支持50系显卡，最低显存要求16G，内存最低32G
2 未修改任何代码。
