Leffa可控人物图像生成框架，基于注意力流场学习实现高精度虚拟试穿与姿态迁移

Leffa：基于注意力流场学习的可控人物图像生成框架

你是否曾经在生成人物图像时，苦恼于无法精确控制人物的外观和姿态？Leffa 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个基于扩散模型的可控人物图像生成框架，可以帮助研究者和开发者实现高精度的虚拟试穿和姿态迁移。本文将带你全面了解这个计算机视觉领域的新星。

截至收录：
Leffa项目stars数：1626
Leffa项目forks数：182

Leffa项目目录截图

Leffa项目核心亮点

• 🎯 精确细节保持：通过注意力流场学习，显著减少细粒度纹理细节的失真，在保持高图像质量的同时实现更精准的控制。
• 🔄 统一生成框架：一个框架同时支持虚拟试穿和姿态迁移两种任务，无需为不同任务训练多个模型。
• ⚡ 高效推理性能：支持float16推理，在A100上仅需6秒即可生成一张图像，并集成ref unet加速，预测速度提升30%。
• 🧩 模型无关设计：提出的Leffa损失函数具有模型无关性，可用于改进其他扩散模型的性能。

Leffa项目快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 Leffa：

1. 环境配置：

   conda create -n leffa python==3.10
   conda activate leffa
   cd Leffa
   pip install -r requirements.txt

2. 启动Gradio演示应用：

   python app.py

3. 使用HuggingFace模型：
   项目已在HuggingFace平台发布预训练模型，包括在VITON-HD上训练的虚拟试穿模型和在DeepFashion上训练的姿态迁移模型。

Leffa项目应用场景

• 虚拟试穿：电商平台可以使用该技术让用户在线试穿服装，提升购物体验。
• 姿态迁移：影视制作和游戏开发中可以快速生成不同姿态的人物图像，节省制作成本。
• 时尚设计：设计师可以快速预览服装在不同姿态和场景下的效果。
• 内容创作：自媒体创作者可以生成多样化的人物图像内容，丰富创作素材。

技术优势：与现有方法相比，Leffa在保持高图像质量的同时，显著减少了细粒度细节的失真，在虚拟试穿和姿态迁移任务上都达到了最先进的性能水平。

Leffa项目链接

franciszzj / Leffa项目地址：https://github.com/franciszzj/Leffa

本文地址：https://www.tgoos.com/26728