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PF-AFN代码已发布，用于2021年CVPR会议论文“通过蒸馏外观流进行无解析器的虚拟试穿”。链接：https

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简介：
通过对外观流进行蒸馏，我们实现了无语法分析器的虚拟试穿功能。该工作基于CVPR 2021论文“通过蒸馏外观流进行无解析器的虚拟试穿”的正式代码。我们的实验环境包括Python 3以及pytorch 1.1.0，并依赖于火炬视觉0.3.0、酷达9.0、丘比特6.0.0和OpenCVPython 4.5.1。此外，我们使用了1个GTX1080 GPU以及python 3.6。为了方便使用，我们利用conda创建了一个名为tryon的虚拟环境，并设置python版本为3.6。随后，通过激活tryon环境或conda激活tryon环境来启动。最后，使用conda安装pytorch = 1.1.0 和 torchvision = 0.3.0，并安装cudatoolkit 9.0 -c pytorch。如果需要使用cupy，则可以通过conda安装cupy或pip install cupy == 6.0.0。为了获取代码库，我们需要使用pip安装opencv-python 并执行git clone命令，之后从光盘PF-AFN下载相关文件并运行演示程序。

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  • PF-AFN: CVPR 2021中无解析器虚拟试穿的外观流蒸馏方法的官方代码链接 https
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    PF-AFN是CVPR 2021提出的无解析器虚拟试穿技术，采用外观流蒸馏方法提升衣物与人体模型的贴合度和自然度。项目提供了官方代码链接以供研究者参考学习。网址: [https://github.com/...](https://github.com/) 通过蒸馏外观流进行无语法分析器的虚拟试穿是CVPR 2021的一篇论文，并提供了正式代码。我们的测试环境使用的是Python3、pytorch 1.1.0 和 torchvison 0.3.0，CUDA版本为9.0，CUPY版本为6.0.0以及OpenCV Python的4.5.1，在一个GTX1080 GPU上进行。 安装方法如下： - 使用conda创建一个新的环境，并命名为tryon。具体命令是：`conda create -n tryon python=3.6` - 激活这个新的环境，可以使用 `source activate tryon` 或者 `conda activate tryon` - 在激活的环境中安装pytorch 1.1.0、torchvision 0.3.0 和 cudatoolkit 9.0。具体命令是：`conda install pytorch=1.1.0 torchvision=0.3.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch` - 安装cupy，可以使用 `pip install cupy==6.0.0` 或者用conda安装 - 安装opencv-python：`pip install opencv-python` 运行演示： 首先需要从相关源代码库克隆PF-AFN项目。然后按照提供的步骤来运行演示程序。 请注意，在实际操作中，您可能还需要根据具体需求调整环境配置和依赖项版本。
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