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AI换衣

Answer

以下是关于 AI 换衣的相关内容：

  • 天冷时可以用 AI 给家乡或所在地的地标穿毛衣。以开原老城的城门为例，展示了通过一定步骤为其穿上毛线外衣的效果。
  • 在【SD】商业换装中，换衣步骤包括输入提示词“蓝色毛衣”，将蒙版区域内容处理改为“填充”，尺寸改为和图像一致，重绘幅度为 1。同时提到可能出现的衔接问题及解决方法，还介绍了 controlnet 的局部重绘功能，控制模式选择“更注重提示词”，具体使用可自行试验选择效果好的。
  • 阿里和蚂蚁在 AIGC 实践中，有基于 Stable Diffusion 的 AIGC 服饰穿搭实践，还包括在淘宝用 AI 试衣服等相关内容，具体可参考相关链接。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

第二十七期 为地标穿个毛衣

天冷啦，用AI给你的家乡或者你现在所在地的地标穿个毛衣吧！随着秋风送爽，冬日的脚步悄然临近，是时候为我们的家乡或所在地的地标建筑披上一件温暖的毛衣了。本期教程将带您领略如何使用AI技术，为那些冰冷的建筑赋予温暖的毛线质感，让它们在这个冬季焕发出别样的生机。[heading1]先看效果：[content]以我的家乡开原老城的城门为例，我们将通过以下步骤，为这座古老的城门穿上一件毛线编织的外衣。原图穿毛衣后

【SD】商业换装如此简单，Segment Anything保姆级教学

10、接下来就是我们的换衣步骤了。提示词输入“蓝色毛衣”，蒙版区域内容处理改为“填充”，尺寸改为和图像一致，重绘幅度为1。8、因为蒙版区域比较大，所以AI在填写内容的过程中，有可能会出现这种和之前的手衔接不上的问题。9、我们可以通过降低重绘幅度，或者是添加一个openpose来控制人物的身体，得到正确的姿势。10、除了使用图生图的局部重绘以外，我们还可以使用controlnet的局部重绘功能，控制模式选择“更注重提示词”。至于具体用哪一个，大家自己试验，选效果好的就行。

大厂AIGC实践

[阿里｜10分钟掌握AI绘画10-29 14:22](https://www.yuque.com/wikidesign/vngzgk/glq0t71tpq6wqgdg)[阿里｜就刚刚！我在淘宝用AI试了1000件衣服~10-22 10:45](https://www.yuque.com/wikidesign/vngzgk/ydzqh3ya63ffgbio)[阿里｜秒变3D专家，AI轻量化助力B端场景10-22 10:45](https://www.yuque.com/wikidesign/vngzgk/emsndrc5tvs5p2a6)[阿里｜基于Stable Diffusion的AIGC服饰穿搭实践【技术向】10-22 10:45](https://www.yuque.com/wikidesign/vngzgk/wb7rnkyk0d284gv5)[阿里｜AI帮我做设计，又失去了加班的机会10-22 10:45](https://www.yuque.com/wikidesign/vngzgk/pgbu1m25sslp3rg4)[阿里｜AI智能设计，品牌连锁拓展的全新打开方式10-22 10:45](https://www.yuque.com/wikidesign/vngzgk/hybdtgt0bimxy9s7)[阿里｜免费商用3D素材狂上新+AI绘画利器咒语助手登场！10-22 10:45](https://www.yuque.com/wikidesign/vngzgk/yymrpiu9hoa5tez8)[阿里｜如何用AI设计一家淘宝小店？10-22 10:45](https://www.yuque.com/wikidesign/vngzgk/sapwctfknwl55cey)[阿里|让AI更像人-人格化多模态设计10-22 10:45](https://www.yuque.com/wikidesign/vngzgk/dyr5407ya5rxzbg5)

Others are asking
如何用AI搭建个人知识库
以下是用 AI 搭建个人知识库的方法： 首先，要搭建基于 GPT API 的定制化知识库，需要给 GPT 输入（投喂）定制化的知识。但 GPT3.5（即当前免费版的 ChatGPT）一次交互（输入和输出）只支持最高 4096 个 Token，约等于 3000 个单词或 2300 个汉字，容量对于绝大多数领域知识往往不够。为解决此问题，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。 embeddings 是一个浮点数字的向量（列表），两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度，大距离表示低关联度。比如，向量是数学中表示大小和方向的一个量，通常用一串数字表示，在计算机科学和数据科学中，向量通常用列表（list）来表示。向量之间的距离是一种度量两个向量相似性的方法，最常见的是欧几里得距离。在 OpenAI 词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似。 具体操作时，可将大文本拆分成若干个小文本块（也叫 chunk)，通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量，并在一个地方（向量储存库）中保存这些 embeddings 向量和文本块，作为问答的知识库。当用户提出一个问题时，该问题先通过 embeddings API 转换成问题向量，然后将这问题向量与向量储存库的所有文本块向量比对，查找距离最小的几个向量，把这几个向量对应的文本块提取出来，与原有问题组合成为新的 prompt，发送给 GPT API。 例如，有一篇万字长文，拆分成多个 Chrunks 包含不同内容。如果提问是“此文作者是谁？”，可以直观地看出与问题关联度最高的文本块，通过比较 embeddings 向量也能得到结论。最后发送给 GPT API 的问题会类似于“此文作者是谁？从以下信息中获取答案：本文作者：越山。xxxx。《反脆弱》作者塔勒布xxxx。” 此外，还有案例展示了如何在 AI 时代把碎片化信息内化为自己的知识/智慧。比如在读书时看到有触动的文本，将其整理归纳，标记重点，打赏标签，放入笔记系统，准备展开深度思考和实践。基于笔记中提到的 AI 对人的赋能模式，展开深度实践，生成自己的观点和决策，并打造成体系化的内容产品，实现价值。通过一个碎片化知识在左侧知识库中的“点、线、面、体”式的流转，从一个书摘变成一个体系化内容或课程，把“别人说的话”变成“自己的智慧”。
2025-02-28
怎样给AI投喂小说
给 AI 投喂小说可以参考以下步骤： 1. 首先使用 code interpreter，将小说原文喂给它并写入到 dataframe 里，全部喂完后保存成 excel 文件备用。 2. 让 GPT 读取该文件并给出反馈。AI 会从情节合理与连贯性角度给出意见。 3. 进行细节修改，反复尝试后可能会发现某些结构化 prompt 效果更好，修改的成品有部分可直接采纳。每改一段，AI 会把修改后的内容写入内存并读取新的一段。 4. 一轮修改完成后，可让 AI 再修订一轮。若重复次数过多，可先合并段落。这一轮修改可能更强调字词和标点。 5. 还可以把相关写作课程的内容贴给 AI 让其总结，并依照总结的方法修订小说。 需要注意的是，在修改过程中，对于 GPT 改得不好的地方进行简单纠正。同时，由于 GPT 不稳定，为避免白忙活，应随时保存备份。
2025-02-28
我想知道AI如何提高办公效率
以下是 AI 提高办公效率的一些方式： 1. 在日常活动中，如交通监测系统能使通勤更顺畅，银行账户欺诈检测等方面，AI 能自动处理部分工作，提高效率。 2. 在游戏行业，从前期制作到后期迭代，大模型不仅能降低成本，还能打造创新玩法，提供更好的游戏体验。例如网易的《逆水寒》，将 AIGC 应用于美术开发、NPC 与玩家的交互，还内嵌了“AI 作词机”。 3. 在人力资源管理领域，AI 应用于招聘、员工绩效评估、培训与发展等环节，显著提高工作效率。 4. 在全行业中，基础办公如 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人等，从单个任务到角色再到角色间协同，都能显著提高工作效率。 5. 在信息检索和处理方面，如 You.com 等多种领先的 AI 产品，能帮助我们更高效地获取信息，提升工作效率和决策质量。
2025-02-28
写论文数据最真实的ai是哪个？
在论文写作领域，AI 技术的应用发展迅速，能在多个方面提供辅助。以下是一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 需要注意的是，这些工具只是辅助，使用时要结合自身写作风格和需求，选择最合适的，且内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。但目前没有哪个 AI 能保证提供的数据绝对真实，仍需您对数据进行仔细核实和评估。
2025-02-28
作为互联网公司的IT，如何用AI来优化或升级自己的工作
对于互联网公司的 IT 人员，利用 AI 优化或升级工作可以从以下几个方面入手： 1. 明确自身工作目标和想法：AI 是工具，能将能力放大，帮助更好更快地实现想法。重要的是思考自己真正想为这个世界做些什么，并着手尝试通过 AI 来实现。 2. 借鉴他人的 AI 工作流： 起床时，让 AI 为自己排 TODO 优先级，做私董会的脑暴。 工作中有阳光会撒娇/卖萌的傲娇 AI 小助理加油。 重点事项如内容创作，可拆成 bot 团队组，包括选题、标题、框架、扩写等，并让两个 AIbot 互相改。 优化 bot，如内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot 等，并将相关知识库和 Prompt 资产放入飞书的知识库和多维表单中维护。 准备备选的生产力 AI 工具库。 未来可将整个公司业务搬入飞书，外接 MJ、ChatBot 分身等。 3. 关注 AI 发展趋势：目前 AI 在一些具体任务上已超过多数人类，但在涉及推理和自主学习任务方面还有差距，通用人工智能的定义存在争议，其发展带来了技术、伦理、安全和哲学等方面的思考。 需要注意的是，AI 终究会发展到每个人触手可及的程度，对于大部分人来说，并不需要特别关注 AI 技术本身，而应专注于自身的工作需求和目标。
2025-02-28
用AI做数据分析有什么好办法
用 AI 做数据分析的好办法包括以下几个方面： 1. 提供大模型可访问的数据源或上传数据表格，并通过提示词明确需要分析的维度和结果输出格式。观察生成结果，迭代优化提示词，最终导出满意结果。 2. 将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理，针对每个环节优化 AI 性能，便于发现和修正问题。 3. 针对复杂问题，采用逐步深化和细化的方式提问。先提出宽泛问题，再根据回答进一步细化。 4. 给 AI 提供参考和学习内容，包括高质量的操作指南、行业最佳实践、案例研究等，并编写详细流程和知识。 5. 在 Prompt 中使用专业领域术语引导，如法律术语，使 AI 更精准地提供信息。 6. 对于分析结果，要进行交叉验证，结合自身专业知识筛选和判断，确保信息准确。 在实际操作中，例如在 SQL 分析中，用户描述分析内容，后台连接数据库，让 AI 输出并校验 SELECT 类型的 SQL 语句，执行后将数据传给 GPT 分析，最后返回前端页面渲染图表和结论。个性化分析中，用户上传文件并描述辅助，前端解析后传给 GPT 处理，后续步骤与前者一致。
2025-02-28
AI换衣推荐
以下是为您推荐的与 AI 换衣相关的内容： Comfyui_Object_Migration：这是一种一致性换衣模型，能够高精度地将服装样式迁移到目标人物图像，保持高一致性和细节完整性。它支持从卡通到写实的风格互相转换，甚至可以将平面角色图像转换为可 3D 打印的模型。应用场景包括虚拟角色服装设计迁移到真实照片、为动画角色添加写实服装、微调权重生成独特服装设计等。详细介绍及教程： AI 试衣 Outfit Anyone：这是一款虚拟试衣图片生成模型，基于人像照片及服装图生成穿着后的试衣图片。
2025-02-28
AI工具换衣服面料
以下是关于 AI 工具换衣服面料的相关内容： 在使用某些 AI 工具进行换衣操作时，例如在 Stable Diffusion（SD）中，可按照以下步骤进行： 1. 进入图生图模式，若蒙版有 bug 看不见，错误时可手动保存。 2. 输入提示词如“蓝色毛衣”，将蒙版区域内容处理改为“填充”，尺寸改为和图像一致，重绘幅度设为 1。但由于蒙版区域较大，可能会出现与之前的手衔接不上的问题，此时可通过降低重绘幅度或添加 openpose 控制人物身体姿势来解决。 3. 除了图生图的局部重绘，还可使用 controlnet 的局部重绘功能，控制模式选择“更注重提示词”，具体效果可自行试验选择。 在 MidJourney 中，有以下实用技巧： 1. 角色一致性：使用 cref 后接角色图片的 URL 可保持角色形象一致性，通过 cw 调整参考强度，范围 100 到 0，默认 100 会使用面部、头发和衣服，强度为 0 时只专注面部，适合更换服装或发型等。 2. 风格一致性：使用 sref 后接风格参考图像的 URL，可生成风格一致的图像，可添加多个风格参考链接，并通过 :: 后跟权重数字设置不同风格的相对重要性。还可结合使用垫图和 sref，垫图影响画面构图和元素，sref 影响画风。 另外，关于基于 AI 的换衣工作流，可参考以下步骤： 1. 下载文件链接：https://ixqye9ulc13.feishu.cn/drive/folder/Q8D0fvjPll59o7dMKVvcWowOnQh?from=space_personal_filelist 。 2. 载入工作流后若发现缺少节点，需下载文件夹 custom_nodes 中的“ComfyUIIDMVTON.rar”压缩包，解压到 customs 路径下作为节点使用，并将文件夹“LayerNorm”放入指定路径（如 C:\\Users\\Admin\\Desktop\\ComfyUIakiv1.3\\custom_nodes\\comfyui_controlnet_aux\\ckpts）。 3. 若重新打开出现问题，可将节点 custom_nodes“Marigold”、“KwaiKolorWrapper”、"mixlabnodes"剪切放到桌面（不要放在 comfyui 中），先跑工作流。
2025-02-16
Ai换衣服材质
以下是关于 AI 换衣服材质的相关信息： 在 AIGC 1.0 时代，AIGC 主要起到产生参考图像的作用，仅使用 controlnet 无法精确控制特征材质，如阿牛的橙色身体部分、蓝色金属牛角等，适合整体全身材质风格替换，可使用正视图或手绘线稿图输入 controlnet 进行控制。 在 AIGC 2.0 时代，基于 Stable diffusion 的 Lora 模型训练能直出较高质量的形象，但对于要求高的场景仍有问题，如四肢比例失调、手指数量错误等，随着 SDXL 大模型的更新，这些问题有望解决。目前 AIGC 工具存在问题，仍需专业设计师大量介入与修复，但它是设计师的强大辅助工具。 对于人物服装的选择，可使用万能固定句式“「主题」+「风格」+「材质」+「元素」+「玄学佐料」”来尝试。例如，服装示例咒语关键词：Chinese dress，生成思路：一个穿着中国清代宫廷刺绣旗袍，宽袖渐变红色加上刺绣雪纺面料，镶钻工艺，上面还有金丝雀和白玫瑰元素等刺绣元素。添加材质装饰细节后服装会更精致。 在【SD】商业换装中，可通过以下步骤进行： 1. 在扩展面板中使用网址安装 Segment Anything，guthub 地址：https://github.com/continuerevolution/sdwebuisegmentanything。 2. 重启后安装 SAM 模型，github 上有三个 SAM 模型，由大到小分别是 vit_h，大部分情况下选择 vit_l 即可。 3. 将下载好的 SAM 模型放在指定路径下。 4. 测试 SAM 模型效果，左键点击要保留的部分打上黑点，右键点击不要的部分打上红点，双击不需要的点可移除。 5. 预览分离结果，选择合适的蒙版进行服装或背景替换。 6. 点开“展开蒙版设置”，设定蒙版扩展量，建议 30，然后点击发送到“重绘蒙版”。
2025-02-16
我想把黑白老照片修复成彩色，然后给人物换衣服。请问哪个AI网站或者软件可以免费使用
以下为您介绍可免费使用的将黑白老照片修复成彩色并给人物换衣服的方法： 使用 Stable Diffusion 可以实现此需求。在新上线的 controlnet 模型中，新增的 Recolor 模型能将黑白图片重新上色。操作时选择 realisian 的写实大模型，提示词直接描述颜色和对应的内容，如黑色的头发、黄色的皮肤、深蓝色的衣服、浅蓝色的背景等。ControlNet 选择 Recolor，预处理器选择“recolor_luminance”效果较好。 将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰，可参考文章——。 之后将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的，可参考文章——。切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写以免对原图产生干扰。 原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/hlnSTpGMozJ_hfQuABgLw
2025-02-04
AI换衣API推荐， 并多维度对比，选择最适合的API推荐给我
以下为您推荐的 AI 换衣相关的 API 并进行多维度对比： Comfyui_Object_Migration： 特点：可高精度迁移服装样式到目标人物图像，保持高一致性和细节完整性，支持从卡通到写实的风格互相转换，甚至可将平面角色图像转换为可 3D 打印的模型。 应用场景：虚拟角色服装设计迁移到真实照片、为动画角色添加写实服装、微调权重生成独特服装设计。 详细介绍及教程： GitHub： 在选择适合的 AI 大模型 API 服务时，需要考虑以下因素： 对于像开发 AI Share Card 插件这类情况，如果将模板生成功能设计为固定的代码组件，让大模型专注于内容总结的功能，那么对模型的要求就不会过高。 选型要求包括：较长的上下文窗口，因为内容总结类任务需要较大的上下文长度；响应速度要快、并发支持要高，以在多人使用插件时保持良好性能；免费或尽量低价，以减少模型 token 费用。例如，AI Share Card 选用的是 GLM4flash（截至 202412，长达 128k 的上下文窗口，完全免费的调用价格，200 RPM 高并发支持）。
2025-01-08