CatVTON 설치 방법

👗 CatVTON 설치 및 실행 가이드 (Zheng Chong 버전)

"복잡한 구성 없이도 고품질 가상 피팅을 경험하세요!"

CatVTON은 복잡한 구조 없이도 높은 품질의 가상 피팅(Virtual Try-On)을 가능하게 하는 최신 딥러닝 모델입니다. 이 가이드에서는 ComfyUI 기반 설치와 Gradio 앱 실행 두 가지 방법을 통해 CatVTON을 설치하고 실행하는 방법을 안내합니다.

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📌 사전 준비 사항

• Python 3.8 ~ 3.10 권장
• CUDA 지원 GPU (최소 6GB, 8GB 이상 권장)
• Git 설치
• CUDA 및 cuDNN 설치 (NVIDIA GPU 사용 시)

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🧩 1. ComfyUI 기반 설치

1-1. ComfyUI 설치

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd  ComfyUI

1-2. CatVTON 플러그인 설치

cd custom_nodes
wget https://github.com/Zheng-Chong/CatVTON/releases/download/ComfyUI/ComfyUI-CatVTON.zip
unzip ComfyUI-CatVTON.zip

 

또는, Git을 통해 설치(혹자는 이방법을 추천합니다.):

git clone https://github.com/chflame163/ComfyUI_CatVTON_Wrapper.git

1-3. 의존성 패키지 설치

cd ComfyUI_CatVTON_Wrapper pip install -r requirements.txt

1-4. 모델 파일 다운로드

모델 파일을 다운로드하여 ComfyUI/models/CatVTON 디렉토리에 저장합니다. 해당 디렉토리가 없다면 생성해주세요.

1-5. ComfyUI 실행

cd ../../ python main.py

웹 브라우저에서 http://localhost:8188에 접속하여 ComfyUI 인터페이스를 확인합니다.

1-6. 워크플로우 로드

catvton_workflow.json 파일을 다운로드하여 ComfyUI 웹페이지에 드래그 앤 드롭합니다.

⚠️ 주의사항: Windows 환경에서 문제가 발생할 경우, issue#8을 참고하세요.

 

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🚀 2. Gradio 앱 실행

2-1. CatVTON 저장소 클론

git clone https://github.com/Zheng-Chong/CatVTON.git cd CatVTON

2-2. Conda 환경 설정

conda create -n catvton python=3.9 conda activate catvton pip install -r requirements.txt

2-3. Gradio 앱 실행

 

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python app.py --output_dir="resource/demo/output" --mixed_precision="bf16" --allow_tf32

웹 브라우저에서 제공되는 링크를 통해 Gradio 인터페이스에 접속하여 가상 피팅을 체험할 수 있습니다.

💡 참고사항: bf16 정밀도를 사용할 경우, 1024x768 해상도의 결과를 생성하는 데 약 8GB의 VRAM이 필요합니다.

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🧪 3. 데이터 준비 및 추론

3-1. 데이터셋 다운로드

• VITON-HD
• DressCode

3-2. 디렉토리 구조 예시

 

data/ 
├── train/ 
│ 	├── images/ 
│ 	├── cloth/ 
│ 	└── mask/ 
└── test/ 
	├── images/ 
	├── cloth/ 
	└── mask/

3-3. 추론 실행

 

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🧠 4. 추가 정보

• 공식 저장소: Zheng-Chong/CatVTON
• Hugging Face 모델: zhengchong/CatVTON
• 논문: Concatenation Is All You Need for Virtual Try-On with Diffusion Models