在电商行业，经常会有一个需求，就是把固定的衣服让模型穿上，然后拍很多的图片，放在商品主图、详情页、买家秀......

人工智能发展到现在，最近aigc也挺热门的，有没有办法用“人工智能”算法就实现这个功能，下面讲解下我在这个点上的探索（出于任务肖像权，这里将人脸进行模糊处理）

要求：模特A（现实生活中的某人）、固定衣服（从淘宝上随机找了一个衣服）。这里图片尺寸有些大，就不上传在文章主体了，当做封面图大家可以看

数据准备：20张模特半身图、20张模特全身图；3（因为淘宝大多数衣服是很难找到很多上身图的，所以数量还是尽量少些，不然没有商业化意义）张淘宝衣服上身图（就是模型穿着衣服的图片）

模型训练：1个模型lora，一个衣服lora

效果展示：

1、直接把训练衣服的某个lora拿出来，看能否进行还原。有点那个意思

<lora:short_def-000010:1>, shirt_def, black_hair, brown_eyes, grey_background, holding, lips, looking_at_viewer, male_focus, mole, mole_under_eye, realistic, solo, upper_body

2、模特lora+衣服lora可以看到在scale为4.0的时候，效果已经挺不错了，但是衣服颜色有点浅；scale为7.0的时候，衣服颜色挺好的，但是人物有些抽象，这就需要详细来调节了

<lora:short_def-000010:0.5>, <lora:zhangliang-000010:0.5>, shirt_def, zhangliang_b, black_hair, brown_eyes

3、为了验证是不是衣服lora带来的效果，把衣服lora删除掉看下效果。可以看到模型穿着的衣服，确实和衣服lora有关

<lora:zhangliang-000010:0.5>, zhangliang_b, black_hair, brown_eyes

商业应用：减少商家在模特上的成本

创新应用：做一款app，比淘宝、京东、拼多多、唯品会更核心的功能是，用户看上某件衣服后，可以看到，这件衣服穿在自己的身上，然后在多个情境中（大街上、景点里）的图片、视频效果，这样就有了更好的体验