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AI模特换装

Answer

以下是关于 AI 模特换装的相关信息:

  • 字节发布的新模型 SeedEdit 可对图片进行编辑,包括模特服装颜色的更换。例如输入“Change the blue Nike tracksuit to black Nike tracksuit”,SeedEdit 能迅速响应并完成换装。
  • 在达摩院中可以直接进行 AI 模特虚拟换装的测试,网址为:https://damo-vision.com/?spm=5176.29779342.d_app-market.6.62e929a4w3xGCR ,其支持虚拟换装和姿态编辑。
  • AI 模特换装的应用广泛,在电商平台上,很多衣服的效果图已由 AI 生成,AI 模特无需像真人一样辛苦换装和摆姿势。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

真·打字P图!字节发布新模型SeedEdit,一句话爆改世界名画,可免费体验

每次编辑尽量使用单指令,为防止它「丢三落四」,多指令最好少于3种变化。虽然SeedEdit具备一定的推理能力,有时指令模糊它也能猜个大概,但为了效果更佳,在局部编辑时,下指令要精准,尤其是画面具有多个实体时,需描述清楚对谁做什么。参考图尽可能清晰、分辨率高,要想保留参考图中的对象,则可以多加一些对象描述。比如从简单的change to afro hairstyle变成change this young Chinese man hairstyle to afro style.如果感觉编辑效果不明显,可以调整编辑强度,比如从0.5调整到1.0;若发现编辑变化太多,同样也可以减少编辑强度,比如降到0.1。单挑Dall・E3、Midjourney没有对比就没有发言权。我们就让字节SeedEdit和AI生图界的「扛把子」Dall・E3、Midjourney来次真刀真枪的比拼。首先,我们给这三个模型输入同样的Prompt:a female model in blue Nike tracksuit,Fujifilm,urban street photography。让它们各自生成一张图片,再在此基础上进行局部调整。SeedEdit生成的图片既时尚又充满运动气息。模特身着印有醒目耐克Logo的运动背心,搭配同色系棉质夹克,裤子的光泽与夹克相得益彰,整体效果相当协调。随后,我们输入文字指令「Change the blue Nike tracksuit to black Nike tracksuit」,SeedEdit迅速响应,给模特换成了一身黑色,夹克和裤子的光泽感同样得到完美呈现。(Input Prompt:a female model in blue Nike tracksuit,Fujifilm,urban street photography;Edit Prompt:Change the blue Nike tracksuit to black Nike tracksuit.)

DAY1 - 必须了解的企业级AI应用开发知识点

看完模型能力之后,你会不会发现原来AI能在千行百业中能做的怎么能有这么多???接下来,我们进入到“应用广场”中,去看一些已经相对成熟的案例。下面简单讲几个例子:[heading5]2.2.1 AI模特(虚拟换装)[content]大家也可以直接在达摩院里面直接进行测试:https://damo-vision.com/?spm=5176.29779342.d_app-market.6.62e929a4w3xGCR支持虚拟换装、姿态编辑。[heading5]2.2.2电商零售推广文案写作[content]通过内置的多样化营销场景的文体模板,基于用户输入的创作主题以及参考素材,大模型即可为您生成对应的营销文案,为您的营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。输出示例:[heading5]2.2.3泛企业VOC挖掘[content]泛企业VOC挖掘,是一个面向各类企业的VOC标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录,都可以使用。通过选中或自定义标签,即可让大模型针对海量非结构化的VOC数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高;对于业务标签变动频繁的情况,也能更敏捷、快速地影响。输出示例:[heading5]2.2.4通义晓蜜[content]基于深度调优的对话大模型,为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。输出效果:

一个希望有点意思的AI分享(一)

让我们具体来看下目前的AI具有哪些能力。AI的首要能力是根据问题和要求生成文本,之前视频中展示的聊天机器人便是基于文本生成技术,同时融入了语音与文字的转换功能。这一能力的应用范围极为广泛,涵盖了写文章、对话聊天、编程写代码、翻译、阅读理解、推理等等诸多领域,这些任务AI现在很多都能解决得不错。在之前的ChatGPT视频中你可能也发现了,AI除了能理解文字,AI也能看懂图像和视频。比如在上图的例子中,AI可以理解画面的内容,并清晰的描述出眼镜所在位置。除了真实世界的图像,对网页截图和文字数据的图片进行分析更是不在话下。甚至,它可以看懂抽象的表达,并且进行推理和作答。你一定联想到了之后的教育会迎来多大的变革。在上图左边的例子中,AI还能看懂专业的图像,例如医学。当然,这可能需要涉及专门的训练和处理。右边的例子则是说明了AI甚至能够理解人类的”笑点“,如果你认为幽默是一种智慧的体现,那么AI现在已经可以做到了,至少像是。除了看懂图像之外,AI也能产生图像。上面的四幅图都是AI生成的,图片下面是对应的指令,其实都是对图片内容和格式的要求。最左边是一幅写实的图像,很像照片了,第二幅是油画风格,第三幅是一个在现实中不可能出现的却又非常写实的图像,最后是写意的中国水墨画风格,AI也可以掌握。图像生成的应用非常的广泛,比如说AI可以帮助我们做设计,包括商品设计、商标设计、UI界面设计、家装设计等等,都可以AI生成。目前在电商平台上你看到的商品图片,特别是衣服的效果图,其实已经有非常多是AI生成了。AI模特不需要像人一样那么辛苦换衣服和摆Pose。

Others are asking
ai音乐的行业研究报告
以下是为您提供的关于 AI 音乐的行业研究报告相关内容: 量子位智库发布的《AI 音乐应用产业报告(2024 年)》指出,AI 音乐生成技术通过学习大量音乐数据,已能创作出具有一定艺术性的音乐作品。技术发展迅速,音频模型尤其受到关注,因其能直接生成流畅自然的音乐。AI 音乐简化了音乐制作流程,为音乐产业带来变革。流媒体平台可能成为商业化的最大受益者,而传统音乐工程可能面临冲击。数据和情感表达的精准把控是技术迭代和商业化的关键。报告还提到,AI 音乐生成产品如 Suno 和 Udio 等,正在推动“人人皆可创作”的时代,同时面临技术、音乐属性和商业化等方面的挑战。 《专访 Luma AI 首席科学家:我们更相信多模态的 Scaling Law》中,Luma AI 首席科学家 Jiaming Song 在访谈中介绍了他们新推出的视频生成模型 Dream Machine。该模型旨在通过提升动作幅度来改善用户体验,以满足市场对视频生成的需求。Luma 的转型从 3D 生成到视频生成,是为了实现更高维度的 4D 表现,视频被视为实现更好 3D 效果的有效途径。Jiaming 指出,视频生成模型具备强大的 3D 一致性和光学效果,能够直接将图像转化为视频,再进一步转换为 3D 模型。 AI 音乐|2.21 资讯中,包含生成式人工智能对音乐领域的影响研究、谷歌推出 MusicRL:生成符合人类偏好的音乐、使用 Beatoven AI 的文生音乐功能给视频配乐、HyperGANStrument:使用音高不变超网络进行乐器声音合成和编辑、Stability AI 发布 Stable Audio AudioSparx 1.0 音乐模型等内容。 2024 年度 AI 十大趋势报告中提到,AI 生成音乐存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线。开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。AI 生成音乐作为音乐资产在游戏制作和发行环节使用都是非常可行的,像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。使用 AI 生成音乐为原型、佐以专业制作人的协调,将使 AI 音乐更快进入游戏制作与发行的生产线。同时,AI 还能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格,动态调整游戏难度等,提升玩家体验。此外,许多充满灵感的开发者正在尝试将 AI 作为游戏玩法的一环,促进游戏产业变革。 相关报告链接: 《AI 音乐应用产业报告(2024 年)》:https://waytoagi.feishu.cn/record/YoicrOScreZ7scct1Z3ciDM7nAd 生成式人工智能对音乐领域的影响研究报告:https://www.gema.de/documents/d/guest/gemasacemgoldmediaaiandmusicpdf
2025-04-11
现在学AI视频怎么学上手快些
以下是一些能帮助您快速上手学习 AI 视频的途径和方法: 1. 您可以先查看 AI 视频学社的相关内容,包括入门教程: 2. 加入 AI 视频学社的交流群,需要学习 AI 视频的,参与 AI 视频挑战赛,参与 AI 视频提示词共创的小伙伴,可以扫二维码或联系:三思或小歪【备注:AI 视频学社】,但必须有 AI 视频账号才能进群。 3. 参加每周都举办的 Video Battle 以及不定期举办的各种视频比赛。 4. 您还可以学习我 AI 北京系列共学课,例如: 12 月 13 日 20:00(,讲师:@啊朔 12 月 14 日 20:00(,讲师:@二金 5. 对于小白来说,做 AI 视频思路清晰很重要,提示词方面要注意主体(什么东西)+动作(干啥了)+场景+镜头(怎么拍),您可以参考相关案例,如: 生成视频: 第一次生成 抽卡结果不理想 ,符合要求的修改提示词:母亲很疲惫看着孩子
2025-04-11
如何学习AI
以下是新手学习 AI 的方法: 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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 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,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-04-11
如何用AI辅助写论文,
利用 AI 辅助写论文可以按照以下步骤进行: 1. 确定论文主题: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:借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:利用 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大纲。 5. 撰写文献综述:使用 AI 工具辅助撰写,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:借助 AI 写作工具撰写各部分,并进行语法和风格检查。 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:利用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保原创性,并进行最后的格式调整。 在论文写作领域,常用的 AI 工具和平台有: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,帮助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:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 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,帮助进行复杂的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,提供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:检测潜在抄袭问题。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行论文写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。同时,如果担心孩子用 AI 代写作文偷懒,可以让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录,重点关注孩子能否说清楚 AI 作文的优缺点及如何修改。
2025-04-11
处理 excel 表格 的 AI 工具
以下是一些可用于处理 Excel 表格的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的整合了 Word、Excel、PowerPoint 等办公软件的 AI 工具,通过聊天形式,用户告知需求后,Copilot 会自动完成任务,如数据分析或格式创建。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 5. Ajelix:可处理 Excel 和 Google Sheets 表格的 AI 工具,链接为。 6. FormX.ai:能够自动从表格和文档中提取数据的 AI 工具,链接为。 随着技术的不断发展,未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-11
物质三态变化图,用什么ai工具能快速绘制?
以下是一些可以快速绘制物质三态变化图的 AI 工具: 1. 麻省理工学院与瑞士巴塞尔大学合作开发的机器学习框架,利用生成式人工智能模型自动绘制物理系统的相图,几乎无需人类监督。 2. 在软件架构设计中,以下工具可用于绘制相关视图,包括物质三态变化图: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括物质三态变化图。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 ArchiMate:开源的建模语言,与 Archi 工具一起使用可创建相关视图。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码的工具。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序。 draw.io(现在称为 diagrams.net):免费的在线图表软件。 PlantUML:文本到 UML 的转换工具。 Gliffy:基于云的绘图工具。 Archi:免费的开源工具。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具。 此外,Photoshop 2023 Beta 爱国版在某些图像处理和绘图方面也具有一定的能力,但可能不是专门针对物质三态变化图的绘制。
2025-04-11
我想找一个可以把服装图片用ai的方式直接‘穿’在另一张图片的模特身上
以下是两种可以将服装图片用 AI 的方式“穿”在另一张图片的模特身上的方法: 方法一:使用 ComfyUI GeminiAPI 1. 在 Google 的 AI Studio 申请一个 API key(需要网络环境),有免费的额度,网址为:https://aistudio.google.com/apikey?hl=zhcn 。 2. 安装相关依赖,根据使用的情况选择手动安装(如果使用 ComfyUI 便携版或自己的 Python 环境)或通过 ComfyUI Manager 安装。 手动安装:安装相关依赖。 通过 ComfyUI Manager 安装:在 ComfyUI 中安装并打开 ComfyUI Manager,在 Manager 中搜索“Gemini API”,然后点击安装按钮。 方法二:使用【SD】 1. 进行 SAM 模型分割:来到图生图中,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。 2. 处理可能出现的问题:如蒙版区域较大导致的衔接问题,可以通过降低重绘幅度或添加一个 openpose 来控制人物的身体,得到正确的姿势。 3. 选择合适的重绘功能:除了使用图生图的局部重绘,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”,具体效果可自行试验选择。
2025-04-09
我有项链白底图,想把他戴在模特上,应该怎么做
要将项链白底图戴在模特上,您可以考虑使用图像编辑软件,如 Adobe Photoshop 或类似的工具。以下是一种可能的操作步骤: 1. 打开图像编辑软件,导入模特图片和项链白底图。 2. 选择项链白底图,使用抠图工具(如魔术棒、套索工具等)将项链从背景中抠出来。 3. 将抠出的项链图层复制或拖曳到模特图片上。 4. 调整项链的大小、位置和角度,使其与模特的姿势和比例相匹配。 5. 可能需要对项链的光影、色调等进行调整,使其与模特图片的整体效果融合。 另外,如果您使用 AI 工具,如 Stable Diffusion 等,以下是一些相关的提示词和参数设置示例: 提示词:breathtaking cinematic photo, masterpiece, best quality, , blonde hair, silver necklace, carrying a white bag, standing, full body, detailed face, big eyes, detailed hands, bracelet 参数设置:Steps:20, Sampler:DPM++2M Karras, CFG scale:7, Seed:3748048683, Size:362x486, Model hash:7c819b6d13, Model:majicmixRealistic_v7, VAE hash:c6a580b13a, VAE:vaeftmse840000emapruned.safetensors, Denoising strength:0.75, Clip skip:2, Mask blur:2, ControlNet 0:"Module:none,Model:control_v11p_sd15_openpose,Weight:1,Resize Mode:Crop and Resize,Low Vram:False,Processor Res:512,Guidance Start:0,Guidance End:1,Pixel Perfect:True,Control Mode:My prompt is more important" 但请注意,使用 AI 工具生成的效果可能需要多次尝试和调整才能达到理想状态。
2025-03-13
请生成一段提示词,用于模特佩戴翡翠珠宝饰品的效果图
以下是一段用于模特佩戴翡翠珠宝饰品的效果图的提示词: breathtaking cinematic photo, masterpiece, best quality, , blonde hair, carrying a light green bag, standing, full body, detailed face, big eyes, detailed hands, wearing a jade jewelry set, fashion photography, studio light,.35mm photograph, film, bokeh, professional, 4k, highly detailed. awardwinning, professional, highly detailed. Negative prompt: ugly, disfigured, lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry
2025-03-13
comfyui flux 模特换衣服 的新手 教程
以下是关于 ComfyUI Flux 模特换衣服的新手教程: 工作流整体思路: 1. 生成适合服装的模特: 可以抽卡,抽到满意的模特。加入 Redux 模型,强度不用太高,让提示词生效,Reduxprompt 节点风格细节等级需注意(1=27×27 最强,14=1×1 最弱)。 2. 进行高精度的换装: 先进行预处理的工作,拼出来 mask。 重绘 mask 区域。 工作流解释: 1. 模特生成: 先生成与衣服匹配的模特,先不关注衣服的相似度,抽出满意的模特。 2. 服装高精度处理: mask 的处理:做两个工作,将模特身上的衣服分割出来,拼接出来对应模特与衣服合并后图片的遮罩。 提示词格式与 Redux 权重:使用 Flux 的 fill 模型,提示词书写格式为这是一组图片,左边是衣服,右边的模特穿着左边的衣服。Redux 这里,把权重的调整为最大。 【SD】商业换装教程: 1. 在扩展面板中使用网址安装 Segment Anything,guthub 地址:https://github.com/continuerevolution/sdwebuisegmentanything 。重启之后安装 SAM 模型。 2. 在 github 上有三个 SAM 模型,由大到小分别是 vit_h,可根据情况选择,大部分选 vit_l 。将下载好的 SAM 模型放在指定路径。 3. 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。 4. 预览分离结果,选择合适的蒙版进行服装替换等操作。 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”。 5. 换衣步骤:在图生图中,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。 6. 若出现衔接问题,可通过降低重绘幅度或添加 openpose 控制人物身体姿势。还可使用 controlnet 的局部重绘功能,控制模式选择“更注重提示词”,自行试验选择效果好的。
2025-03-04
ai模特换服装生成视频
以下是为您提供的关于 AI 模特换服装生成视频的相关信息: 阿里巴巴开发了 ViViD 视频虚拟试穿技术,可以替换视频中人物的衣服,生成真实自然的视频,支持多种服装类型,在视觉质量、时间一致性和细节保留方面表现优异。相关链接:https://x.com/imxiaohu/status/1796019244678906340 。 此外,目前在电商平台上已经有很多商品图片,特别是衣服的效果图是由 AI 生成的,AI 模特不需要像人一样辛苦换衣服和摆 Pose 。
2025-02-21
我想学习通过衣服图片生成模特视频
以下是关于通过衣服图片生成模特视频的相关内容: 如果您要通过衣服图片生成模特视频,有以下两种方法可供参考: 方法一:使用 Stable Diffusion 1. 真人穿衣服拍照,并拿到穿衣服的真实质感照片。如果身材方面有难处,可以借助美图秀秀或 PS 进行处理。 2. 选好底模,一定要是 realistic 的真人照片风格底模,例如 majicmixRealistic_v7。 3. 根据不同平台换头,比如面向海外市场换白女头,面向中老妇女换妈妈头。 4. 在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分,并设置好 prompts 和 parameters,例如 breathtaking cinematic photo, masterpiece, best quality, , blonde hair, silver necklace, carrying a white bag, standing, full body, detailed face, big eyes, detailed hands 等。 方法二:使用即梦的智能参考功能 1. 打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 。 2. 选择图片生成。 3. 选择导入参考图(上传一张参考图,点击智能参考)。 模特图自由定制:智能参考可以让模特图的变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势变得轻而易举。 产品图随心变化:可以改变产品材质,调整画面背景。 电商海报一键搞定:支持随意更改背景、元素,适应不同的营销主题。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-02-04
ai换装 或者 ai试衣的网站
以下是一些提供 AI 换装或 AI 试衣功能的网站: AI 试衣 Outfit Anyone: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。 快手可灵 AI:可灵 AI 平台上线 AI 试衣功能,支持用户上传任意一张服装图、一张模特图,一键生成自然贴合的模特试穿效果。网址:https://klingai.kuaishou.com Xiaohu.AI 日报中提到的处于产品内测阶段的可根据身高、体重、衣服合体要求等个性化选择进行 AI 匹配的虚拟试穿体验。网址:https://x.com/imxiaohu/status/1767155634703929397?s=20
2025-04-08
抠图换装
以下是关于抠图换装的相关内容: 在 SD 中,画蒙版存在一定难度。在 SD 里用鼠标涂画笔工具少且不稳定,精确绘制困难;在 PS 里画蒙版虽简单但流程麻烦,需不停导入导出图片且有人可能不会 PS。 对于大多数人,能在一个软件解决就不开第二个。基于此,介绍 SD 中的抠图神器 Segment Anything,它是基于深度学习算法的图像分割工具,能将图像像素分配到对应区域,实现精准边缘识别,自动检测提高分割效率。 另外,GFPGAN 可进行面部修复,找一张模糊人像,将其参数拉到 1 即可。背景去除需安装插件 REMBG,安装地址是 https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebuirembg.git 。安装重启后有选项框,测试抠图效果不错但有黑边,可通过点击 Alpha matting 调整参数如 Erode size:6、Foreground threshold:143、Background threshold:187 去掉黑边,还能直接生成蒙版。此外,还有专门做服装抠图的模型,方便换装处理,也有专门给动漫抠图的模型。 在 MJ 应用中,提到做一些秀气女性角色时,style expressive/style cute 有一定效果。出图靠量累积,实现基本统一画风后可进一步抠图换底。非人生物的 OC 出图成功率低,如 2 号机器人生成方便,3 号神秘人难做,可先绘制符合部分要求的图像再局部重绘。7 号泰迪熊先生同理,MJ 出的泰迪熊多为全身像,可扩展出身体。
2025-03-03
ai 换装怎么换职业妆照
以下是关于 AI 换装换职业妆照的步骤: 1. 来到图生图中,若图片已进入“上传重绘蒙版”但因 bug 看不见,错误时可手动保存蒙版。 2. 进行换衣步骤,提示词输入“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,AI 填写内容时可能出现与之前的手衔接不上的问题。 3. 可通过降低重绘幅度或添加 openpose 来控制人物身体,得到正确姿势。 4. 除图生图的局部重绘外,还可使用 controlnet 的局部重绘功能,控制模式选择“更注重提示词”,具体使用哪个可自行试验选择效果好的。
2025-02-27
换装
以下是关于 AI 换装的相关知识: 【SD】商业换装如此简单,Segment Anything 保姆级教学 如果在使用过程中发生错误,可能需要部署使用环境,傻瓜安装教学模式如下: 1. 安装 cuda_11.8.0_522.06_windows.exe。 2. 安装 VisualStudioSetup.exe,选择 C++的桌面开发安装。若安装过 roop 可跳过此步骤。 3. 拷贝 ninja,打开 ninja 文件包,把里面的内容拷贝到秋叶包根目录。 4. 拷贝 python,打开 python 文件包,把里面的内容拷贝到秋叶包根目录替换。 5. 拷贝模型,SAM 和 GroundingDINO 的模型都在这了,放到对应的文件夹即可。 6. 重启,装好了,重启电脑,即可运行。 此软件最大的作用是帮助快速高效生成蒙版,从而进行人物的换装或者图片中元素的替换。若想获取插件安装包,可添加公众号【白马与少年】,回复【SD】。 ComfyUI 换装服饰一致性 此工作流可用于电商服饰行业、换装、虚拟试穿等场景,在提升效果的同时简化了工作流,没有繁琐的依赖和环境,更多使用了原生的节点。 工作流的整体思路是: 首先,生成适合服装的模特。很多时候换装效果不好、有违和感是因为服装和人物不匹配,所以要先抽卡抽到满意的模特,可加入 Redux 模型,强度不用太高,让提示词生效。 第二步,开始进行高精度的换装。先进行预处理的工作,拼出来 mask,然后重绘 mask 区域。 高精度换装前的准备: 1. 将模特身上的衣服分割出来。 2. 拼接出来对应模特与衣服合并后图片的遮罩。 使用的是 Flux 的 fill 模型,提示词书写的格式为:这是一组图片,左边是衣服,右边的模特穿着左边的衣服。Redux 这里,把权重的调整为最大。 【SD】商业换装如此简单,Segment Anything 中 GroundingDINO 模型分割 有时需要更精确的蒙版,如人物的眼睛或身上的配饰等,单靠 SAM 模型很难得到想要的蒙版,此时需要使用 GroundingDINO。 启用 GroundingDINO,AI 会自动下载模型,若无法下载可去云盘直接下载,放到特定文件目录下。在检测提示词中输入“eye”,AI 可根据语义分割自动检测出眼睛部分,并设置好蒙版。还可通过预览箱体得到眼睛编号,选择调整单一眼睛。 例如,只想调整左边眼睛,勾选 1 即可。选择想要修改的蒙版,上传到重绘蒙版当中,添加提示词“闭眼”并生成。还可给人物换背景,加载生成的背景蒙版,大模型选择 revAnimated_v122,正向提示词:简单背景、花、国画、工笔。蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。若头发部分没抠好,可放入图生图中使用 tile 模型做整体细化,还能给人物衣服添加国风元素。最后可到 PS 使用创成式填充修复头发。
2025-01-14
换装
以下是关于 AI 换装的相关知识: 【SD】商业换装如此简单,Segment Anything 保姆级教学 如果在使用过程中发生错误,可能需要部署使用环境,傻瓜安装教学模式如下: 1. 安装 cuda_11.8.0_522.06_windows.exe。 2. 安装 VisualStudioSetup.exe,选择 C++的桌面开发安装。若安装过 roop 可跳过此步骤。 3. 拷贝 ninja,打开 ninja 文件包,把里面的内容拷贝到秋叶包根目录。 4. 拷贝 python,打开 python 文件包,把里面的内容拷贝到秋叶包根目录替换。 5. 拷贝模型,SAM 和 GroundingDINO 的模型都在这了,放到对应的文件夹即可。 6. 重启,装好了,重启电脑,即可运行。 这个软件最大的作用,就是帮助我们快速高效地生成蒙版,从而进行人物的换装或者图片中元素的替换。若想获取插件安装包,可以添加公众号【白马与少年】,回复【SD】。 ComfyUI 换装服饰一致性 此工作流可用于电商服饰行业、换装、虚拟试穿等场景,在提升效果的同时简化了工作流,没有繁琐的依赖和环境,更多使用了原生的节点。 工作流的整体思路是: 首先,生成适合服装的模特。很多时候换装效果不好、有违和感是因为服装和人物不匹配,所以要先抽卡抽到满意的模特,再进入第二步。 第二步,开始进行高精度的换装。先进行预处理的工作,拼出来 mask,然后重绘 mask 区域。 模特生成:先生成与衣服匹配的模特,这里可以先不关注衣服的相似度,先抽出满意的模特。加入 Redux 模型,强度不用太高,让提示词生效,Reduxprompt 节点风格细节等级(1=27×27 最强,14=1×1 最弱)。 服装高精度处理: mask 的处理:高精度换装前要做两个工作,一是将模特身上的衣服分割出来,二是拼接出来对应模特与衣服合并后图片的遮罩。 提示词格式与 Redux 权重:使用 Flux 的 fill 模型,提示词书写格式为这是一组图片,左边是衣服,右边的模特穿着左边的衣服。Redux 这里把权重调整为最大,就可以对 mask 位置的服装进行进一步处理,还原原来的服装细节并得到需要的模特。 【SD】商业换装如此简单,Segment Anything 中 GroundingDINO 模型分割 有时需要更精确的蒙版,如人物的眼睛或身上的配饰等,单靠 SAM 模型难以得到想要的蒙版,此时需要使用 GroundingDINO。启用 GroundingDINO,AI 会自动下载模型,若没有魔法可去云盘直接下载,放到特定文件目录下。在检测提示词中输入“eye”,AI 可根据语义分割自动检测出眼睛部分并设置好蒙版,还可通过预览箱体得到眼睛编号,选择调整单一眼睛。选择想要修改的蒙版,上传到重绘蒙版中,添加提示词生成图片。还可给人物换背景,加载生成的背景蒙版,选择大模型和正向提示词,蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。若头发部分没抠好,可放入图生图中细化,再用 PS 创成式填充修复头发。
2025-01-10
ai换装,目前主流工具有哪些
目前主流的 AI 换装工具包括:InterAlia(https://interalia.vcflab.org/)。需要注意的是,虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也会进行各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已经分好了类目。
2025-01-02