VITON-HD

上传衣服和照片，秒出高分辨率试穿效果

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署图像生成 🍴 复刻 252 👀 关注 33

访问官网 ↗ GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 1176

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，代码公开，可自行部署使用，无收费计划。

项目预览

项目数据

分类图像生成

开发团队shadow2496

官网地址https://psh01087.github.io/VITON-HD

GitHubhttps://github.com/shadow2496/VITON-HD

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，代码公开，可自行部署使用，无收费计划。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Python

技术栈/模型clothing-agnostic-representation,deep-learning,image-generation,normalization,virtual-try-on,viton

GitHub 星标★ 1176

上线时间2021-04-01 00:00:00

代码更新2025-04-27

仓库体积5.0 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

VITON-HD 是一个基于 PyTorch 的高分辨率虚拟试穿（Virtual Try-On）开源项目，来自 CVPR 2021 论文。它主要解决电商和时尚领域中，用户无法直观看到服装上身效果的问题。核心能力是通过 Misalignment-Aware Normalization（错位感知归一化）技术，将服装图像精准地迁移到人物图像上，并保持高分辨率（1024x768）的细节和纹理。项目提供完整的训练和测试代码，支持自定义数据集，能够处理服装与人体姿态不对齐的复杂情况，生成自然、逼真的试穿效果。它基于深度学习和图像生成技术，是虚拟试穿领域的重要基准方法之一。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1176

技术标签

deep-learning image-generation virtual-try-on

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。

难度：进阶约 20 分钟部署方式：本地安装 5 步

环境要求

Linux/Windows 环境，需具备 NVIDIA GPU 与可用的 CUDA 驱动
已安装 Anaconda 或 Miniconda（提供 conda 命令）
已安装 Git
Python 3.8（README 指定的 conda 环境 Python 版本）
需预留磁盘空间并自行下载 VITON-HD 数据集（README 于 2025-04-27 更新了数据集链接）

安装与启动步骤

1克隆项目仓库

从 GitHub 拉取 VITON-HD 源码，并进入项目根目录，后续所有命令都在该目录下执行。
```
git clone https://github.com/shadow2496/VITON-HD.git
cd ./VITON-HD/
```
2创建 conda 环境

按 README 要求创建 Python 3.8 的独立环境，环境名可自定义，示例使用 vitonhd。
```
conda create -y -n vitonhd python=3.8
```
3激活 conda 环境

激活刚创建的环境，之后所有依赖都装在这个环境里，注意与创建时的环境名保持一致。
```
conda activate vitonhd
```
4安装 PyTorch 与 CUDA

从 pytorch 官方频道安装 PyTorch、torchvision 与 cudatoolkit，版本需满足 README 的最低要求。
```
conda install -y pytorch=1.6.0 torchvision cudatoolkit=9.2 -c pytorch
```
5安装其余依赖

用 pip 安装 README 明确列出的两个依赖：opencv-python 和 torchgeometry。
```
pip install opencv-python torchgeometry
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`conda 环境名（[ENV]）`	是	README 中的 [ENV] 占位符，需替换为自定义名称，创建与激活时保持一致	`vitonhd`
`python 版本`	是	README 指定的环境 Python 版本	`3.8`
`pytorch 版本`	是	README 要求 >=1.6.0，可按本机 CUDA 情况选择更高版本	`1.6.0`
`cudatoolkit 版本`	是	README 要求 >=9.2，需与本机 NVIDIA 驱动兼容	`9.2`