tryoffdiff

上传穿搭照，一键提取干净服装图，告别实物拍摄。

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 27 🐛 待处理 4 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 150
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，提供在线演示页面，可免费体验，无付费版本。

项目预览

tryoffdiff 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类图像生成
开发团队rizavelioglu
官网地址https://rizavelioglu.github.io/tryoffdiff
GitHubhttps://github.com/rizavelioglu/tryoffdiff
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，提供在线演示页面，可免费体验，无付费版本。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型demo-app,diffusion,e-commerce,fashion,huggingface-diffusers,image-to-image,pytorch,siglip,stable-diffusion,virtual-try-off,virtual-try-on
GitHub 星标★ 150
上线时间2024-07-26 00:00:00
代码更新2026-06-03
仓库体积12.4 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

TryOffDiff 是一个基于扩散模型的虚拟试脱（Virtual-Try-Off）工具，能够从人物穿着照片中重建出高保真的服装图像。它解决了电商和时尚行业中需要获取单品服装图但缺乏实物拍摄条件的问题。核心能力包括利用 Stable Diffusion 和 SigLIP 等模型进行图像到图像的转换，实现服装与人体分离并生成可用的服装平铺图或模型图。项目提供了演示应用，方便用户直接体验效果。其技术栈基于 PyTorch 和 HuggingFace Diffusers，适合研究人员和开发者进行二次开发或集成到现有工作流中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 150

核心亮点

  • 基于扩散模型，服装重建细节和纹理保真度高，优于传统图像分割方法。
  • 提供可直接运行的演示应用，降低使用门槛，便于快速验证效果。
  • 代码结构清晰，基于主流 PyTorch 和 Diffusers 生态，易于定制和扩展。

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持尚待完善。
  • 对输入图像质量要求较高，复杂背景或遮挡场景下效果可能不稳定。

适用场景

  • 电商平台自动生成商品服装白底图，减少人工拍摄成本。
  • 时尚设计人员快速获取服装版型参考，辅助设计迭代。
  • 虚拟试衣间应用，实现从试穿到试脱的完整交互体验。

替代项目

Cloth2Tex、BCNet、PIFuHD

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