Задача и цель проекта

Разработать рабочее решение для виртуальной примерки одежды (virtual try-on) на основе технологий искусственного интеллекта. Система должна по двум входным изображениям (фото человека в полный рост и фото предмета одежды) реалистично заменять одежду на человеке, при этом критически важно безупречно сохранить оригинальное лицо модели и пропорции тела.

Технические требования

• Входные данные: Два изображения: человек в полный рост (анфас) и изолированное изображение предмета одежды на однотонном фоне.
• Обработка: Время переодевания не должно превышать 30 секунд на одну итерацию.
• Key Feature: Лицо человека на итоговом изображении должно оставаться без изменений (искажения, смена цвета кожи, размытие не допускаются).
• Способ реализации: Возможно использование готовых API-сервисов (названия и коммерческие бренды не важны) либо создание полностью локального решения (собственная нейросеть).
• Требования к результату: На выходе одно изображение с надетой одеждой, сохраняющее «реалистичность посадки», складки ткани и естественные очертания фигуры.

Технологический стек (остается на усмотрение исполнителя)

• Python (PyTorch/TensorFlow), ONNX Runtime или Vue.js для фронта.
• Готовые модели: VITON-HD, CP-VTON, HR-VTON, OOTD или аналоги.
• Допустима любая коммерчески разрешенная библиотека (подробности уточняются в процессе).
• Решения должны быть либо композиционно независимыми, либо разворачиваться в минимальной среде CPU/GPU.

Ограничения и пожелания

• Безопасность: Лицо человека не должно уходить не третьим лицам - при использовании API требуется работать в приватном режиме или через собственную инфраструктуру.
• Интеграция: Решение должно легко встраиваться в простое веб-приложение (no-code backend - желанно). Возможно использование Docker для изоляции.
• Демо: На финальном этапе ожидается простой интерфейс для демонстрации «быстрой примерки» - загрузка двух фото, кнопка «Примерть», вывод результата.