推荐能作为服装电商模特的AI生成工具

智能体在电商领域有以下应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先提取关键词“笔记本电脑”，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流协作：工作流也可理解为多智能体协作，通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，涉及多个步骤和检测，人工操作费时，而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决，通过定义多个智能体完成各项功能，并由调度中枢协调工作和决策。 在品牌卖点提炼方面： 1. 构建中对结构的理解和控制最为重要，旨在提供结构化思路，单点可通过不断迭代完善。品牌卖点提炼助手本质是办公助手，能为有营销思维的团队提供思路，提高团队效率。 2. 实际搭建需根据公司业态调整，给智能体更多提示词提升分析合理性。不同行业的线上、线下和人员触点不同，遵循营销管理流程保证输出，调整提示词提升准确度。营销管理结构化提示词中避免依赖举例，决策和洞察力仍依赖人员，智能体作为灵感助手辅助决策。 3. 最终提炼的品牌卖点应用于与用户交互的所有场景，即触点，包括线上（如微信、抖音等平台）、线下（产品到达消费者手上的场景或线下实体门店场景）和人员（线上直播间、人工客服或线下销售人员等）触点。在最终步骤，需找到所有传达品牌卖点的场景，结合需求制作落地页或沟通话术，建立品牌价值。

在电商领域，以下是一些常见的智能体类型及应用示例： 1. 简单反应型智能体：如温控器，根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态和考虑历史信息。 2. 基于模型的智能体：像自动驾驶汽车，维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能推理未来状态变化并据此行动。 3. 目标导向型智能体：例如机器人导航系统，具有明确目标，能评估行动方案并选择最优行动。 4. 效用型智能体：如金融交易智能体，能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动。 5. 学习型智能体：例如强化学习智能体，通过与环境交互不断学习最优策略。 以“什么值得买”智能体为例，当用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先提取关键词，再通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装后请求大模型回答，成为电商导购类的垂直搜索应用，在商品推荐方面效果较好。 此外，工作流（Workflow）也可理解为多智能体协作（MultiAgents），通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，可定义多个智能体分别负责不同功能，还需要有调度中枢协调工作和做决策。 还有“买买买！💥产品买点提炼神器强化版🚀”智能体，专注于市场营销领域，能帮助用户从产品出发挖掘卖点并转化为买点，生成小红书文案和抖音短视频脚本等，并保存至飞书文档。

AI 智能体在电商领域有以下可落地的应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先提取关键词“笔记本电脑”，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，从而提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流优化：工作流也可理解为多智能体协作，通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，涉及多个步骤和检测，人工操作费时，而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决，通过定义多个完成不同功能的智能体，并由调度中枢协调工作和决策。 3. 品牌卖点提炼：AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特优势，可搭建品牌卖点提炼助手。但在搭建前需明确 AI 的能力边界，如对公司产品、独特之处、核心渠道等了解有限。AI 更适合做引导型助手，在寻找卖点陷入停滞时提供更多思考维度。实际搭建时，除遵循营销管理流程保证输出合理，还需根据公司业态调整智能体提示词以提升信息准确度。对于电商产品，需考虑线上线下不同触点和人员等因素。

AI 智能体在电商领域营销助手方面有以下应用： 1. 品牌卖点提炼： 智能体的构建中，理解和控制结构最为重要，其本质是办公助手，能为有营销思维的团队提供思路，提高效率。 实际搭建要根据公司业态调整，给智能体更多提示词提升分析合理性。例如电商产品，线上触点有淘系、京东系等电商平台和抖音、小红书等兴趣电商内容平台，线下触点包括产品包装、包裹等，人员触点有销售人员等；线下实体服务行业，线上触点有大众点评/美团等，线下触点有门店展示等。 遵循营销管理流程构建智能体可保证输出准确，调整提示词能提升某部分助手信息准确度，但注意营销管理结构化提示词中不要依赖举例，以免限制 AI 创造性思维。 2. 电商导购： 以“什么值得买”智能体为例，用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会提取关键词，通过 API 检索商品信息，与提示词组装后请求大模型回答，成为电商导购类垂直搜索应用，提升商品推荐效果。 工作流 Workflow 可理解为多智能体协作，通过多个智能体组装解决复杂场景搜索问题，如新产品取名，涉及多个步骤和智能体，还需调度中枢协调工作和决策。 3. 搭建智能体提炼品牌卖点： AI 在逻辑推理、数据分析等方面有强项，可用于品牌卖点提炼，搭建品牌卖点提炼助手。 搭建前要明确 AI 能力边界，如 AI 不了解公司产品、独特之处等。 AI 真正的能力是逻辑推理、处理分析数据等，确定的智能体更适合做引导型助手，在寻找卖点陷入停滞时提供思考维度。

AI 智能体在电商领域主要有以下应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入购买需求，如“我想买个笔记本电脑”，智能体会提取关键词，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，提供更精准的商品推荐。 2. 工作流协作：通过多个智能体的组装，解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，定义多个智能体分别负责不同功能，如给出建议名字、检索是否同名等，同时需要调度中枢协调工作，决定是继续下一步还是回溯。 3. 决策支持：如在理赔提交审核中，将付款方规则转换为有向无环图，智能体遍历决策树，利用语言模型评估相关文件是否符合规则，并在复杂任务中选择最佳方法。 4. 品牌卖点提炼：实际搭建中，遵循营销管理流程保证输出合理性，根据电商业态调整单独智能体的提示词提升信息准确度，为营销团队提供更广阔思路和灵感。

以下是一些能运用到抖音电商中的 AI 工具： 1. 像这样的工具，可帮助品牌创建引人注目的产品照片。 2. 能够制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 3. 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 此外，使用 AI 来完成电商相关的优化还可以采取以下步骤： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别关键信息。 2. 关键词优化：AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述。 3. 产品页面设计：AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化：AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片。 6. 价格策略：AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：AI 分析客户评价和反馈，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人：AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 10. 营销活动分析：AI 分析不同营销活动效果。 11. 库存管理：AI 预测需求，优化库存管理。 12. 支付和交易优化：AI 分析支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体，精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：AI 分析观众行为，优化直播和视频内容。 还有，它收集了十几款电商领域能用得上的 AI 工具，按照电商的角色进行区分，有产品形态和具体的使用描述，无论您是买家、卖家、渠道还是生产者，都能找到合适的 AI 工具。

以下为您推荐的 AI 工具可能有助于您实现每天自动执行从本地上传文件给大模型，并让大模型读取文件内新闻网页链接并汇总内容的需求： 1. AI 拍立得（Pailido）： 特点：即拍即得，简化流程，操作直观高效。 体验方式：微信小程序搜索“Pailido”。 交互逻辑：用户选择拍摄场景类型并拍照，AI 自动识别和分析照片内容信息，依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈。 实现场景： 图片转成文本：用户上传图片后，大模型根据选择的场景生成相关文字描述或解说文本，可用于生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版等。 图片转绘图片：用户上传图片后，大模型按照指定风格快速生成图像的转绘版本，适应不同风格和场景需求，如图片粘土风、图片积木风、图片像素风等。 2. 内容仿写 AI 工具： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ ，是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，实时同步翻译，支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ ，是智能写作助手，支持多种文体写作，如心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ ，由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手，能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 AI 图片社区的相关信息： 如何判断一张图片是否 AI 生成：要培养鉴别 AI 图片的技能需要训练大脑模型。对于不擅长的朋友，可通过一些网站来判断，如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/），但测试中可能存在误判，这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种表现。 100 个 AI 应用中的相关社区：500px 摄影社区是 AI 摄影比赛平台，利用图像识别、数据分析技术，举办摄影比赛，展示优秀摄影作品；雪球财经 APP 是 AI 金融投资教育平台，利用数据分析、自然语言处理技术，为用户提供个性化的金融投资教育服务。

以下是一些当前热门的 AI 工具： 儿童练习英语口语的 AI 工具： LingoDeer：使用游戏和互动活动教孩子英语，提供各种课程，有家长仪表板。 Busuu：提供英语等多种语言课程，有多种教学方法和社区功能。 Memrise：使用抽认卡和游戏教学，有社交功能。 Rosetta Stone：使用沉浸式方法，有语音识别功能。 Duolingo：免费，使用游戏化方法，课程多样。 制作 PPT 的 AI 工具： Gamma：在线制作网站，可通过输入提示生成幻灯片，支持嵌入多媒体。 美图 AI PPT：输入文本描述生成专业设计，有丰富模板库。 Mindshow：提供智能设计功能，简化设计流程。 讯飞智文：利用语音识别和自然语言处理技术，提供多种编辑功能。 辅助写邮件的 AI 工具： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正等功能，支持多平台和多种语言。 Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性。 ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细写作报告。 Writesonic：基于 AI 生成各种文本，生成速度快。 Lavender：专注邮件写作优化，提供个性化建议和模板。 在选择工具时，需考虑使用者的年龄、兴趣、学习风格、功能和成本等因素。

将 AI 应用于学术研究可以参考以下步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的课题大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具撰写文献综述部分，保证内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：借助 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并做最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。 AI 的技术历史和发展方向以及目前最前沿的技术点： 技术研究方向： 数学基础：包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：如监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：涉及神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：涵盖语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：包含图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：有大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向： 编程基础：如 Python、C++等。 机器学习基础：像监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：例如 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：涉及数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：包含模型优化、模型服务等。 行业实践：有项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。

对于借助 AI 开启 2 周岁女儿的绘本启蒙之旅，目前知识库中没有相关的直接内容。但以下是一些可能的建议： 首先，可以利用 AI 生成简单、有趣、色彩鲜艳的绘本故事，内容可以是关于小动物、日常生活中的常见事物等，以吸引孩子的注意力。 其次，通过语音交互的 AI 工具，为孩子朗读绘本故事，培养孩子的听力和语言感知能力。 还可以借助具有互动功能的 AI 应用，让孩子在观看绘本的过程中进行一些简单的操作，增强参与感。 希望这些建议能对您有所帮助。

对于小白学习 AI，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进： 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 此外，以下是一些关于 AI 技术原理的通俗易懂的内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型，原理是什么。 生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是利用有标签的训练数据学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是在学习的数据没有标签的情况下，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度）的方法。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。GPT 中 Transformer 是关键，Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是一些与根据布料照片和模特照片生成衣服上身效果相关的工具和工作流： 1. 藏师傅的方法：将第二步的提示词和 Logo 图片放到 Comfyui 工作流就行。Lora 需要用到 InContext LoRA 中的 visualidentitydesign，可从以下地址下载：https://huggingface.co/alivilab/InContextLoRA/tree/main 。工作流下载：https://github.com/op7418/Comfyuiworkflow/blob/main/FLUX/Logo%20%E5%91%A8%E8%BE%B9%E7%94%9F%E6%88%90.json 。 2. 彭青云分享的内容：本地部署 Comfyui 有多种方式，如官方的本地部署包、秋叶整合包和二狗子老师制作的通往 AGI 之路黑猴子流专属包。处理好软件和模型后，打开一键启动，稍等片刻就会进入工作界面。通过正反提示词、文本链接图像，点击右侧队列即可生成图像。 3. ComfyUI BrushNet：原项目 https://tencentarc.github.io/BrushNet/ ，插件地址 https://github.com/kijai/ComfyUIBrushNetWrapper ，模型下载 https://huggingface.co/Kijai/BrushNetfp16/tree/main 。第一次运行会自动下载需要的模型，如果是用的 ComfyUIBrushNetWrapper 节点，模型将自动从此处下载：https://huggingface.co/Kijai/BrushNetfp16/tree/main 到 ComfyUI/models/brushnet，也可手动下载放在这个文件夹里面。另外，BrushNet 提供了三个模型，个人测试下来，random 这个效果比较好。工作流方面，可配合 mj 出底图，在底图不变的基础上，添加文字或者图片内容。还可以使用 GDinoSAm（GroundingDino+Sam），检测和分割底图上的内容，做针对性的修改。

以下是关于利用产品原图和模特模板生成商业图的工作流及相关 AI 应用的信息： 美国独立站搭建工作流中，有给模特戴上珠宝饰品的应用。 大淘宝设计部在主题活动页面、超级品类日传播拍摄创意、产品营销视觉、定制模特生成、产品场景生成等方面应用了 AI。例如，七夕主题活动页面通过 AI 生成不受外部拍摄条件限制的素材；在 UI 设计场景中，利用 SD 中 controlnet 生成指定范围内的 ICON、界面皮肤等；通过对 AI 大模型的训练和应用，提升合成模特的真实性和美感，提供定制化线上真人模特体验，如 AI 试衣间、AI 写真等；还能根据商品图和用户自定义输入生成多张场景效果，无需 3D 模型、显卡渲染和线下拍摄。

以下是关于“AI 模特”的相关信息： 大淘宝设计部通过对 AI 大模型的训练和应用，从模特姿态、背景风格、装饰元素等多维度提升效果，结合用户脸型、身材数据，为用户提供定制化的线上真人化模特体验。其中包括案例如 AI 试衣间和 AI 写真。通过简化数据采集流程构建用户的数字分身，根据不同摄影风格生成 AI 写真，让普通用户能通过 AIGC 创造有趣内容。 开源项目作者 ailm 在 ComfyUI 上搭建了一个可以接入飞书的 AI 女友麦洛薇（mylover），实现了稳定人设、无限上下文、永久记忆、无缝联动 SD 绘图等功能，适合无代码基础的小伙伴复现和修改。 健身方面的 AI 产品有：Keep（https://keep.com/），是中国最大的健身平台，为用户提供全面的健身解决方案；Fiture（https://www.fiture.com/），沸彻魔镜由核心 AI 技术打造，集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体；Fitness AI（https://www.fitnessai.com/），利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度；Planfit（https://planfit.ai/），健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练是专门针对健身的生成式人工智能，使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。

以下是为您提供的一些可能适用于服装模特拍摄不同姿势的 AI 相关信息： Ready Player Me 服装设计创新：使用 Stable Diffusion 和 ControlNet 生成服装纹理，能根据文本描述自动创建样式，如“蒸汽朋克”风格，适用于 3D 模型，包含真实细节和质感，支持多种风格，快速试验设计理念，训练数据集包含约 1000 个 Ready Player Me 资产。 在 AI 原画设计中，如引导 Nijijourney 5 生成多样化二次元角色设计风格时，可以通过不同的科幻奇幻题材风格，如赛博朋克、蒸汽朋克等作为关键词生成角色设计。还可以尝试不同的服装设计品牌和风格，如山本耀司（Yamamoto Yohji）、川久保玲（Rei Kawakubo），为角色创作提供更广泛的可能性。 RADicalMotionAI 面部捕捉技术：能同时捕捉视频中的身体动作和面部表情，适用于单一视频并转化为动画数据，支持实时发送到 Blender、Unity、Unreal Engine，动画数据可导出为 FBX 格式。

以下是关于 AI 模特换脸的相关内容： 使用剪映数字人进行 AI 换脸： 1. 准备谷歌账号（可在淘宝或“”购买）。 2. 第一步：打开谷歌浏览器，点击链接 https://github.com/facefusion/facefusioncolab 并点击 open colab 进入程序主要运行界面，在右上角点击“代码执行程序”选择“全部运行”，无需安装和付费。点击红框对应的 URL 打开操作界面。 3. 第二步：点击“source”上传自己的照片和“target”上传之前的剪映数字人视频，保持默认参数，点击“START”就能生成。 4. 第三步：等待专属的数字人视频出炉。 吴珂用 AI 为儿子做蜘蛛侠生日海报的换脸实操步骤： 万里长征的最后一步，本以为接近成功，但实际情况并非如攻略所说的“一键/1s/无痛/精准换脸”那般简单。因为蜘蛛侠是 3D 动漫风格，如果直接导入真实人像，畸变概率很高。所以先把人像 3D 化，再换脸到蜘蛛侠下，效果显著，最终收获了可爱的 3D 头像。您可以查看相关成果（https://bytedance.larkoffice.com/docx/EC79ddneToZLItxEoBocTXwRnvepartX25hd8Peso0vCfxosqecYel5nNd 、https://bytedance.larkoffice.com/docx/EC79ddneToZLItxEoBocTXwRnvepartTpXKdyfv9oPmUixWta7cNDvln0b ）。

目前有一些 AI 工具可以帮助生成服装款式图的模特图，例如 DALLE 3 和 Stable Diffusion。DALLE 3 已被用于广告，如亨氏和雀巢的案例。Stitch Fix 是一家服装公司，正在尝试使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。而 Stable Diffusion 则可以通过局部重绘等方法，简单地代替请模特拍摄的过程，生成商品展示图。具体步骤包括真人穿衣服拍照、选好底模、根据不同平台换头以及进行局部重绘等。在使用这些工具时，需要注意选择合适的底模和根据目标市场进行调整。

以下是 AI 应用于服装行业的趋势： 1. 营销应用： DALLE 2 和其他图像生成工具已用于广告，如亨氏使用番茄酱瓶图像和类似标签论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”，雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版帮助销售酸奶品牌，Stitch Fix 用 AI 向客户推荐特定服装并尝试用 DALLE 2 根据客户偏好创建服装可视化，美泰使用该技术生成玩具设计和营销的图像。 2. 协助搭配：InterAlia 可以帮助搭配服装。 3. 人物服装生成：在生成 AI 人物形象时，服装的细致处理需要了解很多相关知识点，可以使用“主题+风格+材质+元素+玄学佐料”的万能固定句式，如“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”。通过添加材质装饰细节能使生成的服装更精致。

以下是一些与 AI 服装相关的应用： 1. 图像生成工具如 DALLE 2 已被用于广告，例如亨氏使用番茄酱瓶的图像和类似标签来展示“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”，雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版帮助销售酸奶品牌，服装公司 Stitch Fix 用其根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化，美泰使用该技术生成玩具设计和营销的图像。 2. TryOffDiff 是一种 AI 脱衣技术，能逆向打造服装图片。它具有颠覆性，与虚拟试衣不同，可将衣服从照片中“摘取”生成标准化服装图；能精细还原图案、褶皱、徽标等细节，即使原图中部分被遮挡也能准确推断；应用场景广泛，适合商品目录制作及电商平台服装展示需求。详细介绍：

以下是关于人物模样及服装的 SD 关键词描述： 人物类型：肌肉公主、舞者、啦啦队等。 性别：单人，包括女人和男人。 身体特征：有光泽的皮肤、苍白皮肤、白皙皮肤等。 头发样式：直发、卷发、波浪卷等。 头发颜色：挑染、内层挑染、头发内变色等。 头发长度：长发、很短的头发、短发等。 具体人物：初音未来、绫波（碧蓝航线）、比那名居天子、蛮啾（碧蓝航线）、爱宕、时崎狂三、洛琪希、西住美穗、星街彗星、时雨、蒂法·洛克哈特、中野一花、南达科他州（碧蓝航线）、白上吹雪、白井黑子、岛风等。 发型特点：身前，单侧编发，人妻发型；挑染，条纹发色；短碎发等。 面部特征：死鱼眼、晒痕、眼睛发光、垂耳（狗）等。

以下是一些可辅助服装设计的 AI 工具： 1. InterAlia：可以帮助搭配服装。 2. Stitch Fix：能够根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 此外，在设计领域还有一些相关的 AI 工具，虽然不是专门针对服装设计，但也可能有所帮助： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。但这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在保持人物模样及服装等统一方面，如果使用 Midjourney ，有以下相关信息： 1. Midjourney 有新功能 Cref ，可以先跑一张主角的定妆照，在需要出现主角人物的地方，扔进去 Cref 以保持发型、人脸、衣服。但需要注意的是，Midjourney 对亚洲人脸的 Cref 一致性，比对欧美的人脸的一致性效果差，年轻人的效果相对较好，亚洲老人的效果惨不忍睹。而且 Cref 的效果在画面的审美和构图上有一定的破坏性，所以原则上能不用 Cref 就不用，比如只有背影的时候，写个短发男人黑卫衣就可以。 2. 对于人物一致性，还有两个取巧的方式，一个是生成动物，动物会比较容易保持一致性，另一个方式是特定的名人或有特殊属性的人物。 3. 在使用 Cref 时，您可以在提示词后添加 cref URL 并附上人物图像的 URL ，还可以使用 cw 来修改参考强度，强度 100（cw 100）为默认值，会使用人物的脸、头发和衣服，强度 0（cw 0）时则只关注脸（适合改变服装或发型等）。Cref 不仅适用于 Niji 和普通的 Midjourney 模型，还可以与 sref 结合使用。在网页版 alpha 中，您可以通过拖拽或粘贴图像到想象栏，选择相应图标来设置图像为图像提示、风格参考或人物参考，Shift + 选择一个选项可以将一张图像用于多个类别。

以下是关于服装品牌 AI 运用的相关内容： 在营销应用方面，DALLE 2 和其他图像生成工具已被用于广告。例如，亨氏使用番茄酱瓶的图像和类似标签来展示“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”，这意味着模型接受了大量相关照片的训练。雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版帮助销售其酸奶品牌。Stitch Fix 是一家服装公司，已使用 AI 向客户推荐特定服装，并正在尝试使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。美泰正在使用该技术生成用于玩具设计和营销的图像。 像 Flair、Booth 和 Bloom 这样的工具帮助品牌创建引人注目的产品照片，这对在线销售产品很重要。例如，一件挂在衣架上的连衣裙的静态照片可变成女人穿着它在花园行走的形象。除产品照片外，品牌还创作了许多可通过 AI 提升的内容类型。如 AdCreative 和 Pencil 可制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料，Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。未来，预计用户仅通过描述期望的审美并点击按钮，就能创建完整的电商商店及营销材料。 在生成 Logo 方面，以下是一些 AI 产品： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的设计工具，用户可拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：根据用户输入的品牌名称和行业类别快速生成设计方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术创建个性化 Logo。