AI-ClothingTryOn:服装店老板连夜下架试衣间!基于Gemini开发的AI试衣应用,一键生成10种穿搭效果

本文涉及的产品
视觉智能开放平台,分割抠图1万点
视觉智能开放平台,图像通用资源包5000点
视觉智能开放平台,视频通用资源包5000点
简介: AI-ClothingTryOn是基于Google Gemini技术的虚拟试衣应用,支持人物与服装照片智能合成,可生成多达10种试穿效果版本,并提供自定义提示词优化功能。

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🎉 "服装店老板连夜下架试衣间!这个AI能生成10套穿搭方案,连布料垂感都逼真"

大家好,我是蚝油菜花。当电商还在为退货率头疼时,这个开源神器已经用AI重构了试衣体验!

你是否也遇到过这些尴尬场景:

  • 👗 网购衣服到货发现版型完全不适合
  • 🧥 想尝试新风格却怕试穿麻烦
  • 🛒 服装设计稿要反复打样才能看到效果...

今天要拆解的 AI-ClothingTryOn ,正在颠覆传统试衣方式!这个基于Google Gemini的黑科技:

  • 10套方案同屏PK:一键生成多版本穿搭,连褶皱光影都真实还原
  • AI造型师模式:通过修改提示词调整服装松紧/材质等细节
  • 批量生产力:同时处理多组照片,设计师效率提升300%

已有跨境服装平台用它降低87%退货率,文末附《零代码部署指南》——你的衣橱准备好迎接AI革命了吗?

🚀 快速阅读

AI-ClothingTryOn是基于生成式AI的虚拟试衣解决方案。

  1. 功能:支持人物与服装图像智能融合,可批量生成多版本试穿效果
  2. 技术:采用Google Gemini实现图像分割与合成,通过多线程提升处理效率

AI-ClothingTryOn 是什么

AI-ClothingTryOn

AI-ClothingTryOn 是基于Python开发的桌面应用程序,利用Google Gemini的生成式AI能力实现虚拟试衣功能。该工具允许用户分别上传人物和服装照片,通过AI技术合成逼真的试穿效果图。

程序采用PyQt6构建图形界面,支持自定义AI提示词优化生成结果。开发者提供EXE可执行文件和开源代码两种使用方式,既满足普通用户需求也方便二次开发。

AI-ClothingTryOn 的主要功能

  • 图片上传功能:支持分别上传人物照片和服装照片
  • 多版本生成:可同时生成多达10种不同的试衣效果版本
  • 提示词定制:允许调整AI提示词参数优化服装贴合度等细节
  • 批量处理:支持多组图片同时处理,提升工作效率

AI-ClothingTryOn 的技术原理

  • 图像分割技术:通过AI模型提取人物身体轮廓和服装特征
  • 生成式AI合成:基于Google Gemini实现高质量图像融合
  • 多线程架构:采用Threading技术加速批量图片处理
  • 交互设计:使用PyQt6构建直观的图形操作界面

如何运行 AI-ClothingTryOn

系统要求

  • Python 3.8 或更高版本(开发环境)
  • Google Gemini API 密钥
  • 稳定的互联网连接以调用 API

安装方法

方法 1:使用 EXE 文件(推荐给普通用户)

  1. 运行EXE 文件(如果浏览器限制下载 EXE 文件,请选择 ZIP 文件)
  2. 解压文件并运行 AI-ClothingTryOn.exe
  3. 在提示时输入 Google Gemini API 密钥

方法 2:使用源代码(推荐给开发者)

2.1. 克隆项目仓库:

git clone https://github.com/yourusername/AI-ClothingTryOn.git
cd AI-ClothingTryOn

2.2. 安装依赖库:

pip install -r requirements.txt

2.3. 运行应用程序:

python main.py

项目结构

AI-ClothingTryOn/
├── main.py               # 主程序代码
├── requirements.txt      # 依赖库列表
├── api_key.txt           # API 密钥文件(请勿上传到 Git)
├── uploads/              # 存储上传图片的文件夹
├── results/              # 存储生成结果的文件夹
└── screenshots/          # 文档截图

使用方法

  1. 启动应用程序
  2. 点击“选择人物图片”上传人物图像
  3. 点击“选择服装图片”上传服装图像
  4. (可选)在文本框中调整提示词以优化生成结果
  5. 点击“生成 10 张试衣图片”并等待结果生成
  6. 使用每个结果下方的“保存”按钮保存图片

资源


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