OMS-Diffusion 是OOTDiffusion的分支版本，与原来的 OOTDiffusion 训练两个 Unet 不同，OMS-Diffusion 只训练一个 Unet，这意味着一台 24GB 内存的机器（3090 或 4090）就足够了。
如今已有很多关于虚拟试穿的项目，如谷歌的Tryon Diffusion, 阿里的Outfit Anyone, 亚马的Diffuse to Choose、东京大学的OOTDiffusion虚拟服装试穿工具。基于扩散模型的技术基本已经成为现在主流应用的基石。
在当前数字化时代，中小服装企业面临着不少挑战，其中之一就是模特拍摄的高成本。这项技术使得服装展示变得简单高效，企业只需提供一张服装的照片，便能生成模特穿着该服装的多种姿势图片。通过整合IPadapter-faceID和controlnet_openpose技术，用户可以上传服装图片及参考姿势，轻松实现虚拟试穿。
一、OMS-Diffusion是什么？
该项目致力于协助中小服装商家解决约拍模特导致的高昂成本问题。 只需一张服装图片，可以生成各种身穿该服装的模特。 支持IPadapter-faceID结合controlnet_openpose，用户可上传服装图片与参考姿势图进行试穿。
二、OMS-Diffusion的网站地址：
1、论文地址：
https://arxiv.org/abs/2306.08860
2、Github仓库：
https://github.com/ShineChen1024/oms-Diffusion
三、OMS-Diffusion的演示效果：
1、IPadapter-faceID + controlnet_openpose
2、IPadapter-faceID
3、生成演示
4、controlnet 演示
5、一些意想不到的有趣的应用程序
四、如何使用OMS-Diffusion？
为了让更多用户能够轻松体验这一技术，我们将OMS-Diffusion打包成了一键启动包。现在，您无需繁琐地配置Python环境，只需简单点击即可启动程序，从而避免了潜在的环境配置问题。
