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DeepVTO（或称Raos虚拟试穿模型）由Goutham Rao基于稳定扩散/DreamBooth/特征提取（EfficientNetB3 CNN模型）/OpenPose人体关键点检测技术训练而成

该模型运用稳定扩散与向量嵌入技术，构建了一套能提供逼真视觉体验的虚拟试穿系统

硬件与软件要求

GPU A100、大内存、PyTorch、stable-diffusion-v1-5、Python 3.0、U-Net架构、Dreambooth、OpenPose、预训练EfficientNetB3 CNN模型

DeepVTO模型已托管于Hugging Face模型库
(https://huggingface.co/gouthaml/raos-virtual-try-on-model)

本模型融合了多项先进深度学习技术：通过稳定扩散框架构建，采用DreamBooth进行训练，利用EfficientNetB3 CNN模型进行特征提取，并集成OpenPose实时多人姿态检测系统来捕捉人体关键点。这些技术的协同作用为用户提供了高度逼真且视觉愉悦的虚拟试穿体验。

模型核心基于稳定扩散原理与向量嵌入技术，这对构建高质量虚拟试穿系统至关重要。硬件方面需配备A100显卡与大容量内存，软件依赖包括PyTorch框架、稳定扩散v1.5版本、Python 3.0环境，以及U-Net架构、Dreambooth训练工具、OpenPose姿态检测系统和预训练的EfficientNetB3卷积神经网络。

DeepVTO模型展现了深度学习在时尚零售领域的巨大潜力，通过前沿机器学习技术提升在线购物交互性与个性化体验。该模型为领域研究者与实践者提供了高质量的虚拟试穿系统范例，同时为未来虚拟试穿技术的研发奠定了基础，特别是在解决虚拟形象精度与系统扩展性等关键挑战方面。

（注：此处保留原始图片链接格式，实际翻译中图片描述可按需添加中文说明）

（后续图片链接保持原格式展示）