学习这套课你将获得：
不同人种长相的AI模特
应季新款当天上架
多个SKU一键换色
90%的电商经典背景
Ai模特高质量咒语
同行爆品抄款0风险
适合谁 ?
这套课程适合什么人?
服装跟款，上架同行爆款怕侵权
日设计师/摄影师/美工相关领域从业者
服装类电商公司，个人创业者
中小商家，拼拍质量老是不好把控
AI领域爱好者，看好未来发展
模特类费用特高，如情趣内衣、小人种模特
课程目录
AI模特进阶课
人物换背景 .mp4
介绍工具，认识后台基本按钮和效果呈现对比 .mp4
衣服，配饰快速换色 .mp4
2.1对图片的基本要求，图片尺寸控制，姿势预设 .mp4
2.1本地部署SD .mp4
2.2无显卡的福音——云部署SD .mp4
2.2衣服蒙版，页面讲解，保留重绘修复的介绍 .mp4
2.3模型和咒语词库、风格增强以及高级设置 .mp4
2.4图片优化与进阶3—5次做出成品模特图 .mp4
3.2Embedding和Lora模型 .mp4
3.3ControlNet姿势固定 .mp4
4.1插件——不会英文也可以随心所欲写提示词 .mp4
4.2提示词与预设样式存储 .mp4
4.3脚本 .mp4
4.4迭代步数 .mp4
4.5clip终止层数(clipskip) .mp4
4.6面部修复 .mp4
4.7数量、CFG、种子等参数设置 .mp4
5.1假人模特转真人模特及姿态固定 .mp4
5.1泳装 .mp4
5.2中老年服装 .mp4
5.2图生图——摘帽子修脸 .mp4
5.3图生图——制作和上传重绘蒙版_7813.mp4 .mp4
5.4.1PS抠图_4658.mp4 .mp4
5.4衣服上身案例——女士羽绒服_2465.mp4 .mp4
5.5放大图片高清修复_9221.mp4 .mp4
6.1为什么出不来我想要的图片 .mp4
6.2姿势奇怪，多余的手指和脚 .mp4
6.3模特人脸模糊清晰度差 .mp4
6.4做不出想要的背景 .mp4
AI绘画电商赋能课程简介 .mp4
还在为拍一组模特图花几千块、等一两周而发愁？或者跟上爆款却怕被告侵权？AI生成模特图，这个听起来很“未来”的技术，现在已经能实实在在地帮电商卖家省下真金白银。但它真的“0风险”又“高效”吗？我们来拆开看看。
一、项目本质：数字化的“服装假人”升级版
这不是魔法，而是一项基于扩散模型（如Stable Diffusion）的图像合成技术。核心原理是：通过投喂大量真人照片数据训练AI，使其学会“理解”人体、服装和场景。你通过输入文字指令（咒语）或提供基础图片，控制AI生成符合要求的虚拟模特图。它本质上是一个生产力工具，用于替代部分中低端的真人拍摄和复杂的后期合成。
二、操作流程：关键三步走通
第一步：素材准备与参数设置。这是基础，包括选择合适的AI模型（决定画风）、撰写精准的提示词（描述人物、服装、背景），并进行基本的参数配置。第二步：图生图与精准控制。这是核心技巧，利用“ControlNet”等插件，通过一张姿势草图或假人模特图，牢牢控制生成人物的姿态、体型，确保服装不变形。第三步：后期优化与批量处理。对生成图的局部（如脸部、手部）进行修复，统一风格，并利用脚本对多个SKU进行换色或换背景的批量操作。
三、收益与成本分析
成本方面：金钱成本极低，主要为电费或云GPU租赁费（每小时几元到十几元）；主要成本是学习时间，熟练掌握需1-2周。收益方面：最直接的是节省拍摄费用。一次传统拍摄（模特、摄影、场地）动辄数千元，而AI可实现：
- 零成本试穿效果，快速决定是否跟款。
- 当天完成新款上架所需全部图片，抢占先机。
- 生成特殊体型、人种模特，覆盖小众市场。
- 彻底避免使用他人图片的侵权风险。
四、风险警告：别被“完美案例”骗了
最大的风险是“技术幻觉”。AI出图不稳定，生成十张可能只有一两张能用，需要反复调试参数，学习曲线陡峭。其次，存在“细节魔鬼”。AI难以精确处理复杂饰品、特殊材质（如透明薄纱）以及人类的手部、脚部细节，容易穿帮。第三，有“同质化风险”。大家使用相似的模型和提示词，可能导致生成的模特图风格雷同，削弱品牌独特性。
五、适合人群：谁最容易上手？
最适合服装类电商卖家、中小创业者、以及有设计或修图基础的美工。你需要具备的条件是：有较强的耐心和动手实验精神，对服装版型、面料有基本理解，并且不畏惧学习新软件。不适合完全追求“一键生成”完美成片、或对图片细节（如纹理、缝线）有极高要求的高端品牌商。
总结建议
AI模特不是来取代顶级摄影师和模特的，它是来“干掉”那些低效、昂贵、有风险的中间环节的。给你的行动建议是：将其定位为“高效打样工具”。先不要想着完全替代所有拍摄。可以从最痛的点切入，比如：快速生成竞品同款的上身效果图来测试市场反应，或者为难以实拍的产品（如情趣内衣）生成展示图。用省下来的第一笔拍摄费，去反哺更重要的产品开发和营销。记住，工具的价值在于使用它的人，清晰的需求和流程，比盲目的技术堆砌更重要。
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