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4b301f2c · mashun1 · 4ce26da7 · 4b301f2c
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README.md README.md +49 -48

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@@ -72,12 +72,58 @@ Tips：以上dtk驱动、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一

 ## 推理

-### 模型下载
+### 命令
+
+半身
+
+    # model_path表示任务图片
+    cd OOTDiffusion/run
+    python run_ootd.py --model_path <model-image-path> --cloth_path <cloth-image-path> --scale 2.0 --sample 1
+
+全身
+
+    # category = 0 上半身，1 下半身，2 裙子
+    cd OOTDiffusion/run
+    python run_ootd.py --model_path <model-image-path> --cloth_path <cloth-image-path> --model_type dc --category 2 --scale 2.0 --sample 1
+
+### webui
+
+    cd OOTDiffusion/run
+    python gradio_ootd.py
+
+
+## result
+
+||人物|衣物|结果|
+|:---|:---:|:---:|:---|
+|hd|![alt text](readme_imgs/input_11.png)|![alt text](readme_imgs/input_12.png)|![alt text](readme_imgs/output1.png)
+|dc|![alt text](readme_imgs/input_21.png)|![alt text](readme_imgs/input_22.png)|![alt text](readme_imgs/output2.png)|
+
+
+### 精度
+
+|ssim|lpips|
+|:---:|:---:|
+|0.86|0.075|
+
+注意：该精度在size=(512, 384)条件下训练及测试得到，与官方实现（未开源）可能存在不同。
+
+## 应用场景
+
+### 算法类别
+
+`AIGC`
+
+### 热点应用行业
+
+`零售,广媒,电商`
+
+## 预训练权重

 |model|url|
 |:---:|:---:|
-|OOTDiffusion|[hf](https://hf-mirror.com/levihsu/OOTDiffusion/tree/main/checkpoints) <br> [SCNet](http://113.200.138.88:18080/aimodels/levihsu/OOTDiffusion) 高速下载通道|
-|clip|[hf](https://hf-mirror.com/openai/clip-vit-large-patch14/tree/main) <br> [SCNet](http://113.200.138.88:18080/aimodels/clip-vit-large-patch14) 高速下载通道|
+|OOTDiffusion|[huggingface](https://hf-mirror.com/levihsu/OOTDiffusion/tree/main/checkpoints) <br> [SCNet](http://113.200.138.88:18080/aimodels/levihsu/OOTDiffusion) 高速下载通道|
+|clip|[huggingface](https://hf-mirror.com/openai/clip-vit-large-patch14/tree/main) <br> [SCNet](http://113.200.138.88:18080/aimodels/clip-vit-large-patch14) 高速下载通道|


 下载链接中的所有模型文件，并放入`checkpoints`文件中。
@@ -136,51 +182,6 @@ Tips：以上dtk驱动、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一
    │       └── body_pose_model.pth
    └── README.txt

-### 命令
-
-半身
-
-    # model_path表示任务图片
-    cd OOTDiffusion/run
-    python run_ootd.py --model_path <model-image-path> --cloth_path <cloth-image-path> --scale 2.0 --sample 1
-
-全身
-
-    # category = 0 上半身，1 下半身，2 裙子
-    cd OOTDiffusion/run
-    python run_ootd.py --model_path <model-image-path> --cloth_path <cloth-image-path> --model_type dc --category 2 --scale 2.0 --sample 1
-
-### webui
-
-    cd OOTDiffusion/run
-    python gradio_ootd.py
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-
-## result
-
-||人物|衣物|结果|
-|:---|:---:|:---:|:---|
-|hd|![alt text](readme_imgs/input_11.png)|![alt text](readme_imgs/input_12.png)|![alt text](readme_imgs/output1.png)
-|dc|![alt text](readme_imgs/input_21.png)|![alt text](readme_imgs/input_22.png)|![alt text](readme_imgs/output2.png)|
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-
-### 精度
-
-|ssim|lpips|
-|:---:|:---:|
-|0.86|0.075|
-
-注意：该精度在size=(512, 384)条件下训练及测试得到，与官方实现（未开源）可能存在不同。
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-## 应用场景
-
-### 算法类别
-
-`AIGC`
-
-### 热点应用行业
-
-`零售,广媒,电商`

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