[AIGC实战项目]虚拟人装扮类应用

通过融合SD+ControlNet等先进技术，并结合多种优化策略，成功实现了AI服饰涂鸦的创新应用。然而，在推进过程中，面临了性能优化、质量控制等挑战，为此，正致力于持续的迭代与改进。

1. 项目背景与需求
   淘宝人生2，作为淘宝旗下的虚拟人装扮类应用，致力于为用户提供充满趣味性的互动体验。其中，AI服饰涂鸦项目便是的一大创新尝试，它允许用户根据个人喜好自行创作生成独特服饰，极大地增强了用户的参与感和成就感。

2. 核心技术引领

• Stable Diffusion（SD）：基于Latent Diffusion Models的文生图模型，其核心包括VAE、CLIP Text Encoder和U-Net三大模块，为服饰涂鸦提供了强大的生成能力。
• ControlNet：作为一种神经网络架构，它显著增强了SD模型对多种输入条件的支持，大幅提升了生成模型的控制精度和灵活性。
• LoRA：通过Low-Rank Adaptation技术，有效地对SD模型进行微调，既保留了模型的性能，又大幅节省了算力资源。

1. 生图服务的高效部署
   基于diffusers库进行了深度定制开发，构建了一个符合业务需求的SD生图框架。框架内，ControlNet和LoRA模型作为可插拔模块，实现了动态加载，极大地提升了服务的灵活性和扩展性。同时，采用内存-显存LRU队列策略，有效管理多个底模型，确保了资源的合理利用。此外，通过服务端任务队列与算法机器轮询拉取相结合的方式，实现了高效的负载均衡，确保了服务的稳定与高效。