Leffa

ユーザーの全身写真に衣装を自然に試着させ、フィット感を確認できる高解像度AIバーチャル試着ツール

無料＋有料WebGitHubComfyUIオープンソース韓国語

概要

Leffa（Learning Flow Fields in Attention）は、バーチャル試着（Virtual Try-On）とポーズ転送（Pose Transfer）に特化したオープンソースのAIモデルです。従来の技術の限界であった衣類の質感の歪みやロゴの潰れといった問題をFlow Field Attention技術で解決し、高解像度で自然な人物画像の生成をサポートします。Hugging Faceを通じて公開されており、fal.aiなどの外部プラットフォームを介してAPIとしても利用可能です。

差別化ポイント

LeffaはOOTDiffusionやOutfitAnyoneといった既存ツールが抱えていた固有パターンやロゴの歪み問題を、「Flow Fields in Attention」技術によって解決しました。衣装交換（Try-on）とポーズ変更（Pose Transfer）の機能を一つの統合フレームワークで提供しており、他の拡散モデル（Diffusion Model）への移植が可能な柔軟な構造を持つことが特徴です。

主な機能

Flow Field Attentionに基づく衣類の歪み防止
高解像度バーチャル試着（VTON） — ロゴ・刺繍・質感の保持
さまざまなポーズにおける自然な生地のドレープ表現
ポーズ転送（Pose Transfer）統合フレームワーク
float16のデフォルト設定でA100 GPUにおいて約6秒の推論
RefUnet加速により予測速度が30%向上
他の拡散モデルに移植可能な柔軟な構造

メリット・デメリット

ウェブ検索で収集したユーザーの声をまとめたものです

メリット

最大の強みは、衣装の細かい質感・複雑なロゴ・刺繍といったディテールを潰れなく高解像度で保持できる点です。複雑なポーズにおいても生地のドレープ（シワ）を物理的に自然な形で表現し、Hugging Faceなどを通じてオープンソースで公開されているためアクセスしやすく、高性能GPU（A100基準）使用時には約6秒以内という高速な生成速度を発揮します。

デメリット

ローカル環境で直接動作させようとする場合、最小7GBから最大21GBに達するモデルサイズと高いVRAM要件が必要となるため、一般ユーザーにとっては導入障壁があります。また、生成品質が元写真の画質とマスキング（背景分離）の精度に大きく依存しており、非常に複雑な重ね着や特異な体型の場合には微細な画像の歪みが依然として発生することがあります。

料金

無料＋有料開始価格: 無料

LeffaはオープンソースのAIバーチャル試着フレームワークであり、Hugging FaceやGitHubを通じて無料で利用できます。有料サブスクリプションプランは存在せず、ユーザーは自分の写真に衣類を着用させたりポーズを変更したりする機能を無料でテストできます。商用利用向けのAPIサービスは、外部プラットフォーム（fal.aiなど）を通じて別途費用で提供される場合があります。

情報確認日: 2026/8/30