在计算机视觉顶级会议CVPR2020中，收录了一篇基于图像的虚拟换装的文章，文章提出网络模型 ACGPN。

该模型能够十分逼真地来模拟任务换装后的效果。我们来看一下换装的效果吧。

怎么样，效果是不是很惊艳。通过测试，可以直接将未试过的衣服进行替换，来看一下衣服的上身效果，这样的话，我们就不必再去实体店进行试衣，而直接采用这样的方式，就可以看衣服的上身效果啦。

接下来，小编将从算法的简单原理讲解、程序环境的搭建、还有程序的运行、实现效果进行讲解，让大家来了解和运用该模型。

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模型的原理

首先文章的作者都是来自国内顶尖的名校和国内顶尖的AI公司和大厂团队。有哈工大、香港大学、商汤科技和腾讯的AI实验室。

ACGPN模型旨在将目标服装的图像转移到参考对象的合适位置，用来达到Try-ond的换装效果。模型通过自主适应去判断图像中的哪一部分应该保留，来生成清晰度较高的换衣效果图，并且，引入了仿射变换中的性质来使得衣服上的logo和花纹不会轻易的扭曲变形。这样，就可以生成非常逼真的换衣效果图。

神器：https://github.com/switchablenorms/DeepFashion_Try_On

02

环境配置

首先，大家需要从上述的程序下载地址中，下载程序到本地。这里，小编建议大家使用Linux系统来配置环境和跑程序，毕竟Linux系统对于环境的配置是非常友好的。

由于作者提供了训练好的模型的下载地址还有测试图片的地址，大家可以直接下载模型和图片，然后将下载好的文件解压ACGPN_inference文件夹下和程序根目录下即可。这里，小编已经为大家下载好模型和图片文件夹，并放到了指定的文件夹下，大家只需要后台向小助手询问即可。

对于环境的搭建，这里作者并没有指出，所以小编按照自己的配置来为大家说明。torch==1.5.1

tensorboardX == 2.1

numpy == 1.19.3

opencv-python == 4.4.0.44

pillow == 8.0.1

同时大家也可以通过在终端运行命令：pip3 install -r requirements.txt来安装上述的库。

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程序运行测试

大家配置好环境后，就可以进行程序的运行测试了，大家需要切换到ACGPN_inference的目录下，然后打开终端，运行命令python3 test.py。就可以看到运行的结果了。

04

运行结果展示

最后，我们来看一下运行的结果吧～～

可以看到，上图中左边的图是原图，而中间的图是想要替换的衣服的款式，而图右边是替换衣服后的效果。替换后的图片不仅仅将衣服产生了替换，替换后的衣服花色大小都十分的贴合，可以很好的观察衣服上身后的效果。

这样就不需要再去实体店进行试衣，而直接通过操作程序就可以完成试衣。十分的方便。大家也快下载源码测试一下吧。

欢迎在留言区点评这个神器，吱一声！需要源码如下：

1).扫描下面的二维码

2).输入：试衣服

输入：试衣服

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