使用Stable Diffusion 轻松实现模特换装

模特换装是典型的一个应用，尤其是在电商、摄像领域等的应用实践。本次老徐使用SD通过局部重绘方式来尝试进行实践。将实践过程进行记录分享。和大家一起交流学习。

下面我们来详细看一下图生图实现模特换装的具体实现方式。通过图生图的局部重绘为例来进行说明。

原图片（网上随便找的一张图片）：

步骤：

1.在图生图功能菜单界面，选择【局部重绘】上传一张我们要处理的模特照片

2.使用画笔，将模特的服装区域涂白（这里根据需要选择服装的涂白区域，比如涂白衣服或涂白裤子等）

3.设置相关参数：****

• **蒙版模式：**重绘蒙版内容，针对我们使用画笔涂白的地方进行重绘。

• **蒙版区域内容处理：**原图，只针对原图片的基础上进行一个小的改动

• **重绘区域：**整张图片

• **采样器：**DPM++2M Karras

• **采样迭代步数：**30

• **图片宽高：**保持和上传的图片宽高一致或者定比例的放大或者缩小。

• **重绘强度：**建议设置在0.6-0.8之间，这个参数值并不是固定的，在实际使用过程中可以多尝试不同的重绘强度值，这里可以使用脚本插件的方式一次生成不同重绘强度值的多张图片。

4.选择大模型，设置提示词。（本次使用的是majicMIX realistic写实模型）

• 通过局部重绘，将上衣部分进行涂抹，重新绘制新的服饰。

• 通过局部重绘将裤子部分进行涂抹，通过提示词重新绘制新的服饰，步数大概设置在28-35左右，这个可以根据情况适当调整。

提示词：White short skirt，服装效果还可以，但手部有瑕疵，这种可以尝试多次抽卡，或者稍加后期处理。

通过结合其他服装Lora模型进行换装，将整体进行涂抹。

整体实现了换装的效果，其中会出现出图效果不特别理想的情况，这种情况需要多次抽卡或稍加后期处理，比如通过PS等工具适当优化。

好了，今天的分享就到这里了，AI绘画SD整合包、各种模型插件、GPT人工智能学习资料都已经打包好放在网盘中了，有需要的小伙伴文末扫码自行获取。

写在最后

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