一篇文章教会你Comfyui一键换装（全自动版）

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/OneThingAI/article/details/148170444

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1 核心架构总览

四大核心板块分工：

板块名称	核心任务
①输入层	规范数据格式/类型
②预处理模块	提取人体/服装特征
③融合模块	多维度控制服装匹配
④输出模块	修复瑕疵

2 板块详解

2.1 输入层：上传模特＋服装照片，并设置好分辨率

上传素材：分别导入模特照片与服装照片，作为换装的基础素材

分辨率设置：通过 LayerUtility: ColorImage V2 节点，可自定义图像尺寸（如示例中设置 custom_width=1024、custom_height=1536），精准控制输入图像的分辨率。利用 图像尺寸（边） 节点，支持按 最长边（Longest） 或 最短边（Shortest） 调整分辨率（如最长边设为 1536，最短边设为 1024），确保图像比例适配后续处理。还可配置 max_megapixels（如 2.0）和 cache_model（开启缓存，提升处理效率）等参数，优化图像输入质量。

2.2 预处理模块：通过layerMask节点和Segformer_b2_clothes模型对人物自动生成遮罩

需要从huggingface上下载segformer_b2_clothes模型库，用于模特的分割（segformer_b2_clothes模型仓库）

①先安装huggingface下载器
pip install huggingface_hub
②再通过命令行将模型下载到对应目录（~/Comfyui/model）
huggingface-cli download --resume-download mattmdjaga/segformer_b2_clothes --local-dir ~/ComfyUI/models/segformer_b2_clothes

人体特征提取子系统，选择服装覆盖的区域。例如：从无袖/短袖换装长袖则需将双手选上。

原图vs遮罩效果图：

2.3 服装二次采样融合

        二次优化思路
        ①经第一次采样重绘后，很多细节不够仔细，特别是更换整个人物的时候
        ②把第一次重绘的结果，根据第一次的蒙版自动裁剪修改的图片局部，
        ③把需修改的局部图进行矢量放大，可以是2倍 4倍。
        ④把参考图处理后的放大图+需修改图的局部放大图合并，重复第一次的重采样动作，这里的意义是让redux有更大的画布进行重绘，这样细节会更丰富。
        ⑤把二次重绘后的图片进行缩小，再跟原来的图拼在一起。

2.4 输出效果展示

comfyui 一键换装工作流展现出出色的生成能力。其不仅可实现人物服装的快速替换，如将粉色连衣裙精准变为黑色礼服，保持人物姿态与背景不变，呈现逼真的换装效果；还能跨主体适配，像把人类毛衣成功应用到宠物身上，实现服装在不同对象上的灵活迁移。无论是时尚领域的造型迭代，还是宠物服饰的创意设计，该工作流都能高效完成，为图像生成与换装应用提供了创新可能，彰显出技术在视觉效果和创意拓展方面的强大实力，有效提升了换装场景的多样性与实用性。