通过这个软件可以轻松实现一键换衣服。
之前介绍了用AI实现虚拟试衣，只需照片即可实现在线换装，简单演示了一下在线使用。
今天，来演示如何安装到本地电脑上！
本地配置会有一定的专业性，懂的人可以参考下。
不懂得直接拉到最后，动动手指！
我会发一个制作好的离线软件包。
闲话不多说了，直接开干！
确保你本地有显卡（我用的是3090），Windows系统，已经安装Python或者Conda，GIT等软件。
1.获取软件源代码
这是一个开源项目，所以可以使用git命令直接过去源代码。
git clone https://github.com/yisol/IDM-VTON.git2.创建虚拟环境
如果你只是偶尔用一下Python环境，那么直接装个Python3.10就可以了。不需要这一步。
如果你常玩Python的AI项目，肯定知道用Conda创建一个虚拟环境，隔离不同项目。
常规做法是可以使用项目自带的environment文件，一次性创建虚拟环境并安装依赖。
命令如下：
conda env create -f environment.yaml但是，environment这种方式，失败率比较高。
实际上，我直接用这条命令也失败了。
所以，换成了先创建虚拟环境。
conda create -n idm python=3.10
conda activate idm创建虚拟环境之后，记得激活。
3.安装依赖
虚拟环境创建并激活之后，就可以使用pip命令安装依赖了。
我习惯先独立安装torch
cd IDM-VTON
pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118然后批量安装其他依赖：
pip install -r req.txtreq.txt是我自己创建的一个文件，文件里面的内容是：
accelerate==0.25.0
torchmetrics==1.2.1
tqdm==4.66.1
transformers==4.36.2
diffusers==0.25.0
einops==0.7.0
bitsandbytes==0.39.0
scipy==1.11.1
opencv-python
gradio==4.24.0
fvcore
cloudpickle
omegaconf
pycocotools
basicsr
av
onnxruntime==1.16.2执行完成，依赖也就全部安装完成了。从我本地测试的情况来看，所有依赖和指定版本都能正常安装，没有任何冲突或者标红的记录。
4.获取模型
通过上面的步骤，环境配置已经搞定，接下来就是获取模型了。
模型能我简单的把它们划分为两类，一类是基础模型，一类是这个项目的专属模型。
先说专属模型，主要注意如下的目录结构。
ckpt
|-- densepose
|-- model_final_162be9.pkl
|-- humanparsing
|-- parsing_atr.onnx
|-- parsing_lip.onnx
|-- openpose
|-- ckpts
|-- body_pose_model.pth项目作者已经帮你创建好了这些文件和模型。但是模型文件只是做个样子，并没有实际内容，需要自己下载替换。
基础模型的话，你在第一次启动的时候会自动下载。大概有28G
获取这些模型，可以通过这个地址：
https://huggingface.co/yisol/IDM-VTON/tree/main对于专属模型，找到对应文件夹里的模型，下载到本地对应的路径就行了。
另外的模型，我就使用如下代码，让它自动加载了。
set HF_HOME=.\cache
python gradio_demo/app.py这里需要注意，第一行代码很重要，可以防止你的C盘爆掉！
第二行代码其实是启动webui，由于启动过程会先加载模型，所以可以用这个来下载模型。
由于模型比较大，即便是网络比较好，也需要一些时间。
5.运行WEBUI
模型加载完成之后会自动启动WEBUI，以后如果要手动启动，还是执行同样的命令即可。
set HF_HOME=.\cache
python gradio_demo/app.py输入命令之后会输出一些内容。看到如下信息基本就是成功启动了。
Running on local URL: http://127.0.0.1:7860复制上面的地址，在浏览器中打开，然后就可以愉快地玩耍了。
打开后的界面，和昨天介绍的网页版一模一样。
所以用法也相同，为了文章的可读性。我还是简单介绍一下使用方法。
大概步骤是 ①模特照片，②上传服装，点击试穿即可。
服装照片自然是选择最干净的平面照片，模特的话，只要衣服和其他内容比较容易区分即可。
6.离线运行
按理说，本地配置完成之后，模型已经缓存到了本地。软件应该就可以断网执行了。但是由于代码中是通过huggingface加载模型，所以即便本地有缓存，还是需要连线加载。
为了解决这个问题，我尝试使用了离线变量。
set HF_HUB_OFFLINE=1
set TRANSFORMERS_OFFLINE=1但是不知道什么原因，一直出错。
后来想到的办法是直接拷贝下载好的模型缓存文件到另一个文件夹。
一个小发现，拷贝缓存文件中的软链接，可以直接拷贝对应的文件。
然后修改app.py中的代码：
base_path = 'cache\IDM-VTON'修改完成之后，就可以彻底离线加载本地模型了。
7.离线的一键运行包
安装配置都讲完了，如果你比较擅长配置，同时本地网络流畅，硬盘读写快。
那么只要复制一下命令，就可以快速完成配置了。
但是对大部分人，大部分情况可能没有这么顺畅。
比如，就我这台电脑，光制作7z的压缩包，就花了2个小时。打包完20GB，上传到网盘也要不少时间！
前面的配置和试错时间肯定就更多了。
所以，制作一个打包好的软件包就非常有必要。给以后的我省时间，也给大家省时间。
下面就简单说一下软件包的使用方法。
首先获取软件包，获取之后会得到一个.7z的压缩包。
然后用解压软件解压，解压过程需要输入密码，密码看网盘里的说明。
解压完成之后，双击"启动.exe" 。
启动过程如下：
首先会有一个提示信息，然后等到跳出URL信息，跳出之后会自动打开本地的默认浏览器。
浏览器上就可以看到如下界面了：
用法还是和之前讲的一模一样，上传模特照片和衣服照片，点击试穿。等待一会儿，就可以在右上方看到最终的效果图了。
等待时间，会因为电脑配置不同，而有巨大的差异。
比如我在装3060显卡的电脑，跑一张图好像要几个小时....我感觉是加载模型的时候用到了共享内存，或者其他资源不够，所以特别慢。
但是在装3090显卡的电脑上就挺快，第一次用了54秒，第二次只用14秒。
14秒一次的话，完全在可接受的范围内啊。
今天的文章大概就是这样了，如果安装配置有困难的可以相互交流下。
如果是直接用软件包，应该没啥问题，只要保证你的电脑配置够强就行了。
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