Как реализовать Virtual Try-On на диффузионных моделях: гибридный пайплайн IDM-VTON и Leffa для e-commerce

Зачем вообще этот гибрид? Потому что SOTA-модели сожрут ваш бюджет

Если вы читали мою прошлую статью про Virtual Try-On и провал SOTA-моделей, вы уже знаете, что Nano Banana и компания - это красивые игрушки для исследовательских бумаг. В продакшене они требуют A100, выдают результат за 15 секунд, а счет за облако прилетает такой, что хочется вернуться к старым добрым фотографиям на манекенах.

Но бизнес требует красоты и скорости. Пользователь не будет ждать. И тут появляется наша спасительная связка: IDM-VTON для безупречного качества одежды на человеке и Leffa для того, чтобы это качество не стоило как чек за ипотеку. Идея проста: берем лучшее от двух миров - диффузионную точность и оптимизированный инференс.

Сердце системы: как работают IDM-VTON и Leffa вместе

IDM-VTON (Image Diffusion Model for Virtual Try-On) - это диффузионная модель, которая обучена специально для задачи примерки. Она понимает, как ткань должна ложиться по фигуре, учитывает складки, тени, текстуру. Но она тяжелая. Очень.

Leffa - это не модель, а метод. Метод, который позволяет "сжимать" этапы диффузионного процесса, сокращая количество шагов денойзинга без критической потери качества. Представьте, что вы едете из точки А в Б не с 50 остановками, а с 10, но приезжаете почти в то же время.

1Подготовка: данные и среда

Прежде чем что-то запускать, нужно подготовить поле боя. Вам понадобятся два типа данных: изображения одежды на белом фоне (garment) и изображения людей в плотной одежде (person). И да, данные должны быть нормально размечены - масками для тела и одежды.

# Структура вашего датасета должна выглядеть так
dataset/
├── train/
│   ├── person/  # Изображения людей (например, person_001.jpg)
│   ├── garment/ # Изображения одежды (garment_001.jpg)
│   └── mask/    # Маски для сегментации тела и одежды
└── test/
    ├── person/
    ├── garment/
    └── mask/

Установите среду. Я использую PyTorch 2.0+ и CUDA 11.8. Не пытайтесь сэкономить на версиях - вы сломаете себе все зависимости.

conda create -n vton python=3.10 -y
conda activate vton
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install diffusers accelerate transformers opencv-python Pillow

2Загружаем и кастомизируем IDM-VTON

Берем оригинальную IDM-VTON с Hugging Face. Но не спешите радоваться. Базовая модель обучена на общих данных, а вам нужна специфика вашего каталога. План-минимум - дообучение (fine-tuning).

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

# Загружаем предобученную IDM-VTON (это кастомная версия Stable Diffusion)
model_id = "IDM-VTON/IDM-VTON"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe.to("cuda")

# Ваша задача - заменить классический UNet на тот, что был дообучен для примерки
# Обычно это делается через загрузку весов с Hugging Face Hub или локально
unet_weights = torch.load("./fine_tuned_unet_for_vton.pth")
pipe.unet.load_state_dict(unet_weights)

3Интегрируем Leffa: ускоряем диффузию в 3 раза

Leffa - это метод, который требует модификации самого процесса sampling. Вместо того чтобы выполнять все 50 шагов денойзинга, мы определяем, какие шаги можно "пропустить" или объединить, без видимой потери качества.

# Примерная реализация Leffa scheduling для сокращения шагов
def leffa_schedule(num_steps=50, target_steps=15):
    """
    Генерируем расписание шагов для ускоренного инференса.
    num_steps: оригинальное количество шагов диффузии
    target_steps: сколько шагов мы хотим в итоге
    """
    # Leffa использует нелинейное расписание, сохраняя больше шагов в начале и конце
    indices = []
    for i in range(target_steps):
        t = (i / (target_steps - 1)) ** 1.5  # Нелинейная функция
        idx = int(t * (num_steps - 1))
        indices.append(idx)
    return indices

# Применяем расписание в процессе генерации
indices = leffa_schedule(50, 15)
for i, t in enumerate(indices):
    # Вместо шага t из 50, мы делаем шаг i из 15
    # Модифицируем вызов денойзера в pipe
    # ... (код зависит от внутренней реализации пайплайна)

На практике, вам нужно будет модифицировать класс StableDiffusionPipeline или использовать кастомный scheduler. Главное - не сломать математику диффузии.

4Собираем пайплайн в продакшен

Теперь нужно объединить все в единый сервис. Я предпочитаю FastAPI для инференса и Redis для очереди задач. Почему не gRPC? Потому что для изображений JSON с base64 проще отлаживать.

from fastapi import FastAPI, UploadFile, File
from PIL import Image
import io
import base64

app = FastAPI(title="Virtual Try-On API")

# Глобально загружаем модель (это важно для производительности)
pipe = None

def load_model():
    global pipe
    # Код загрузки модели с интеграцией Leffa
    # ...

@app.on_event("startup")
async def startup_event():
    load_model()

@app.post("/try-on")
async def try_on(person: UploadFile = File(...), garment: UploadFile = File(...)):
    """
    Эндпоинт для примерки. Принимает два изображения.
    """
    person_image = Image.open(io.BytesIO(await person.read()))
    garment_image = Image.open(io.BytesIO(await garment.read()))
    
    # Предобработка: сегментация, аугментация
    # ...
    
    # Инференс с Leffa-ускорением
    result = pipe(person_image, garment_image, num_inference_steps=15)  # Было 50!
    
    # Конвертируем результат в base64
    buffered = io.BytesIO()
    result.save(buffered, format="JPEG")
    img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
    
    return {"image": img_str, "time": elapsed_time}

Это упрощенный код. В реальности добавьте валидацию, логирование, метрики Prometheus и кэширование. Обязательно кэшируйте результаты для одинаковых пар person-garment - это снизит нагрузку в разы.

5Оптимизация: от 15 секунд до 1.5 секунд

С Leffa мы уже сократили шаги с 50 до 15. Но инференс все еще может занимать 5-7 секунд на GPU. Дальше - оптимизация модели.

• TensorRT: конвертируйте модель в TensorRT. Это даст прирост в 2-3 раза, но подготовка займет день.
• Квантование FP16/INT8: используйте половинную точность. Для диффузионных моделей FP16 обычно достаточно, INT8 может сломать качество.
• Пайплайн параллелизм: если у вас несколько GPU, разделите модель на части.

# Пример квантования в FP16
pipe = pipe.to(torch.float16)

# Использование компиляции Torch 2.0 (не всегда работает стабильно!)
pipe.unet = torch.compile(pipe.unet, mode="reduce-overhead")

И да, замеряйте latency не на одном запросе, а под нагрузкой. Используйте инструменты вроде LLMPlot.com для визуализации метрик.

Где все ломается: нюансы, которые не пишут в туториалах

FAQ: ответы на вопросы, которые вы постесняетесь задать

Главный совет: начните с простого прототипа на одном GPU, замерьте качество и скорость. Потом оптимизируйте. Не пытайтесь сразу построить распределенную систему. И помните, что в e-commerce важна не только точность, но и скорость. Пользователь, который ждет больше 3 секунд, уже ушел к конкурентам.