大家好，欢迎来到今天的课程。本期内容是使用Stable Diffusion（SD）让模特穿上我们指定的衣服。

首先，我们需要准备一件目标服装图片。可以在花瓣网等图库网站中搜索并下载合适的衣服图片。建议选择结构清晰、轮廓分明的款式，例如蓬松裙摆类服装；避免选择过于扁平、缺乏立体感的款式，因为这类图像难以准确还原人体穿着状态——衣服本身没有人体结构，若原图完全扁平，AI易生成不自然的人体姿态。

获取衣服图片后，将其拖入桌面保存。接着使用图像编辑工具（如Photoshop或在线裁剪工具）对图片进行预处理：适当拉长衣身比例，模拟真实人体穿着时的长度（包括手臂、腿部及鞋履部分），同时为头部预留足够空间。完成后，将背景设为纯白色并保存为一张图片。

随后，锁定衣服图层的不透明度，用黑色填充衣服区域，背景保持白色（或反之），保存为第二张图。这样我们就得到了两张关键素材：一张彩色衣服图（带白底），一张黑白遮罩图（黑衣白衣底）。

打开Stable Diffusion，进入图生图（img2img）界面，点击“上传重绘模板”按钮：

• 将彩色衣服图上传至上方主图区域；
• 将黑白遮罩图上传至下方蒙版区域。

参数设置要点如下：

• 在“内容处理”选项中选择“填充”；
• 迭代步数设为20–30；
• 模型必须选用写实风格模型（而非二次元类模型），以确保生成人物真实可信；
• 输出尺寸应与原图比例一致，可在图生图界面直接调整画布宽高比（例如512×968）；
• 采样方法按常规选择即可，重绘幅度可适当调高（如0.7–0.8）；

提示词（Prompt）示例：

• 主体描述：“a girl, yellow hair, wearing the dress, high quality, masterpiece, best quality”；
• 细节补充：“yellow shoes, matching the dress”；
• 背景要求：“white background”。

反向提示词（Negative Prompt）建议包含以下通用项：

• low quality, worst quality, blurry, bad anatomy, deformed hands, missing fingers, missing arms, signature, watermark, text, logo, extra limbs；
• 可根据需要添加针对性排除项，如“clothes, top, shirt”，防止AI额外生成其他衣物干扰目标服装呈现。

若生成结果中人物姿态与衣服不匹配（如动作过于夸张），需借助ControlNet进行姿势控制：

1. 进入ControlNet插件中的OpenPose模块；
2. 上传原始衣服图作为底图，点击“从图片中检测”生成骨架；
3. 手动调整骨骼节点位置，使其贴合衣服结构（重点调整躯干、手臂、腿部比例与朝向）；
4. 导出调整后的OpenPose图，并在图生图界面中加载至ControlNet第一个槽位，启用OpenPose预处理器（关闭预处理运行）；
5. 如需进一步优化手部细节，可另起一个ControlNet槽位加载手部OpenPose图，最多支持同时使用2–4个ControlNet模块。

生成后若仍存在多余衣物或局部失真，可通过以下方式优化：

• 微调重绘幅度（例如降至0.7）；
• 启用面部修复功能改善人脸质量；
• 多次抽卡（batch generation），筛选最优结果。