AI 图像编辑新玩法：用 Qwen Image Edit 2509 一键实现虚拟试衣

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于 2025-10-14 16:18:53 发布 · 2k 阅读

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#人工智能 #深度学习 #机器学习 #qwen

图像编辑模型的能力不容低估。它们可以轻松地对现有图像进行各种修改，应用场景极其广泛：

例如为艺术家和设计师提升照片质量、生成营销素材、制作游戏资源等。更进一步的是，这些模型还可以结合 AI 能力，实现诸如“风格迁移（Style Transfer）”等高级效果。

在我们评测图像编辑模型的过程中，这些模型的高效与易用性给我们留下了深刻印象，因此我们希望构建一个实用示例，展示它们如何应用于真实世界场景。

本文将介绍如何基于 Qwen Image Edit 2509 模型开发一个「虚拟试衣（Try On Clothes）应用」。该应用通过两条不同的处理路径（pipeline）来使用两种 Qwen Image Edit 2509 的 LoRA 模型：

第一步：从输入的人像中提取服装，生成一套置于白色背景上的衣物图像；
第二步：将这套衣物叠加到选定的目标人物上。

这两个步骤结合起来，构成了一种高效、简便的方式，用于快速预览不同人物穿上同一套衣服后的效果。

关键要点

利用 Qwen Image Edit 2509 + LoRA 模型，可以打造功能强大的虚拟试衣应用；
在 DigitalOcean GPU Droplet 上部署运行非常简单；
该应用现已上线 Hugging Face，其中的模型可分别用于 提取服装 和 试穿服装。

虚拟试衣 Web 应用介绍

我们先来分解一下整个 Web 应用的结构。

在下面的应用代码中，我们添加了注释，帮助你理解其主要内容与逻辑。

## Load in the packages

import spaces
import torch
from PIL import Image
from diffusers import QwenImageEditPlusPipeline
from diffusers.utils import load_image
import gradio as gr

## Instantiate the model

pipe = QwenImageEditPlusPipeline.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen-Image-Edit-2509", torch_dtype=torc