MagicClothing 项目使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/om/oms-Diffusion 1. 项目目录结构及介绍
MagicClothing/
├── checkpoints/
├── garment_adapter/
├── garment_seg/
├── images/
├── metric/
├── pipelines/
├── utils/
├── valid_cloth/
├── LICENSE
├── README.md
├── gradio_controlnet_inpainting.py
├── gradio_controlnet_openpose.py
├── gradio_generate.py
├── gradio_ipadapter_faceid.py
├── gradio_ipadapter_openpose.py
├── inference.py
├── requirements.txt
目录结构介绍
- checkpoints/: 存放模型的检查点文件。
- garment_adapter/: 与服装适配相关的代码和资源。
- garment_seg/: 服装分割相关的代码和资源。
- images/: 存放示例图片和生成的图片。
- metric/: 评估指标相关的代码和资源。
- pipelines/: 数据处理和模型推理的流水线代码。
- utils/: 工具函数和辅助代码。
- valid_cloth/: 验证服装数据集。
- LICENSE: 项目的开源许可证。
- README.md: 项目的介绍和使用说明。
- gradio_controlnet_inpainting.py: Gradio 控制网络图像修复的启动文件。
- gradio_controlnet_openpose.py: Gradio 控制网络 OpenPose 的启动文件。
- gradio_generate.py: Gradio 生成图像的启动文件。
- gradio_ipadapter_faceid.py: Gradio IP-Adapter FaceID 的启动文件。
- gradio_ipadapter_openpose.py: Gradio IP-Adapter OpenPose 的启动文件。
- inference.py: 推理脚本，用于生成图像。
- requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
2. 项目的启动文件介绍
gradio_generate.py
该文件是 MagicClothing 项目的主要启动文件之一，用于通过 Gradio 界面生成图像。用户可以通过该界面输入服装路径和模型路径，生成对应的图像。
inference.py
该文件是另一个主要的启动文件，用于通过命令行进行图像生成。用户可以通过命令行参数指定服装路径和模型路径，生成图像。
其他启动文件
gradio_controlnet_inpainting.py: 用于控制网络图像修复的 Gradio 界面。gradio_controlnet_openpose.py: 用于控制网络 OpenPose 的 Gradio 界面。gradio_ipadapter_faceid.py: 用于 IP-Adapter FaceID 的 Gradio 界面。gradio_ipadapter_openpose.py: 用于 IP-Adapter OpenPose 的 Gradio 界面。
3. 项目的配置文件介绍
requirements.txt
该文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。用户可以通过以下命令安装这些依赖：
pip install -r requirements.txt
README.md
该文件是项目的介绍和使用说明文档，包含了项目的安装、使用方法、示例代码等信息。用户在开始使用项目前应仔细阅读该文件。
LICENSE
该文件包含了项目的开源许可证信息，用户在使用项目时应遵守该许可证的规定。
通过以上教程，您应该能够了解 MagicClothing 项目的目录结构、启动文件和配置文件的基本信息，并能够顺利地进行项目的安装和使用。