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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 918
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- NVIDIA GPU（11GB 显存起）
- CUDA 11.1 环境
安装与启动步骤
-
1建环境
官方环境是 Python 3.8 + cudatoolkit 11.1，版本较老，务必单独建环境。
git clone https://github.com/sangyun884/HR-VITON.git cd HR-VITON conda create -n hrvt python=3.8 conda activate hrvt conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch-lts -c nvidia -
2装其余依赖
opencv、torchgeometry、scikit-image 等按一行装齐。
pip install opencv-python torchgeometry Pillow tqdm tensorboardX scikit-image scipy -
3准备人体解析
先跑人体解析与关键点提取，产出 condition 图，这是试衣的前置输入。
-
4生成试衣结果
用预训练权重跑推理，输出人物穿着目标服装的合成图。
如何确认成功
输出目录生成合成图，服装纹理与人体姿态贴合。
注意事项
- 完整训练需两张卡，只做推理单卡即可；新硬件上装 CUDA 11.1 可能失败，可试 11.3 兼容。
核心亮点
- 基于 ECCV 2022 论文，算法在错位和遮挡处理上设计严谨，效果领先
- 提供完整 PyTorch 实现，含训练和推理代码，便于二次开发
- 支持高分辨率输出，适合电商场景的细节展示
不足之处
- 项目维护较早，依赖库版本可能过旧，环境配置有门槛
- 文档和社区支持相对有限，新手上手需自行摸索
适用场景
- 电商平台虚拟试衣间，提升用户购物体验
- 服装设计快速预览，减少打样成本
- 个人穿搭分享，生成试穿效果图
替代项目
VITON-HD、DCI-VTON、ClothFlow
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