可采用四种方法更换AI生成人物图像的服装：一、ControlNet+OpenPose+Reference-Only组合控制；二、Inpainting局部重绘配合关键词强化；三、调用Clothing LoRA模型风格化置换；四、IP-Adapter注入服装图像特征。
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如果您使用AI绘画工具生成了人物图像，但希望更换其中的服装样式，则需要借助支持换装功能的插件或模型控制指令。以下是实现AI图像中服装替换的具体方法：
一、使用ControlNet+OpenPose+Reference-Only组合控制
该方法通过姿态控制与参考图引导，使AI在保留原始人物结构的前提下，按指定服装样式重绘服饰区域。需提前准备目标服装的正面平铺图或清晰穿搭参考图。
1、在WebUI界面启用ControlNet扩展，选择openpose预处理器提取原图人体骨骼关键点。
2、新增第二个ControlNet单元，预处理器设为reference_only，将目标服装图片拖入参考图输入框，并勾选Enable与Pixel Perfect。
3、在正向提示词中加入detailed clothing texture, high-resolution fabric pattern, front view of outfit，并在负向提示词中添加deformed clothes, extra limbs, mismatched sleeves。
4、将Denoising Strength设置为0.45–0.65，避免整体结构坍塌，同时保留服装细节重绘空间。
二、采用Inpainting局部重绘配合服装关键词强化
该方法适用于已知服装类型（如“旗袍”“西装外套”）且仅需替换上半身或局部衣着的情况，依赖精准蒙版与强语义提示驱动。
1、使用画笔工具在原图中精确涂抹需更换的服装区域，确保边缘避开皮肤与头发边界。
2、在提示词输入框中明确写出服装名称及材质特征，例如：Chinese cheongsam, silk fabric, high collar, side slit, embroidered peony pattern。
3、将Inpaint Area设为Only masked，Mask blur设为3，Feather mask关闭，防止颜色溢出到邻近区域。
4、调整CFG Scale至12–14，提升文本对服装形态的约束力，避免生成模糊轮廓或错位纽扣。
三、调用Clothing Lora模型进行风格化置换
该方法利用专用于服装训练的LoRA权重，在不改变人物姿态和面部特征的前提下，注入特定服装结构逻辑，适合批量生成统一款式。
1、下载并放置Clothing LoRA文件（如fashion_suit_v1.safetensors）至models/Lora/目录。
2、在WebUI的LoRA面板中点击加载按钮，输入触发词suit_style, formal wear, tailored jacket，权重值设为0.7–0.9。
3、主提示词中保留基础人像描述（如young woman, standing pose, studio lighting），删除所有原有服装相关词汇。
4、启用HighRes Fix，放大倍率为1.5，采样步数增加至30，确保LoRA激活后的褶皱与领口结构清晰可辨。
四、使用IP-Adapter注入服装图像特征
该方法通过图像而非文本引导服装生成，特别适合复刻真实照片中的服装款式、色彩与光影关系，对复杂纹理表现更稳定。
1、安装IP-Adapter扩展，加载ip-adapter-plus模型，确保与当前SDXL或SD1.5版本兼容。
2、上传一张高清单人正面服装图作为参考，设定Image Encoder权重为0.4，Adapter Weight为0.65。
3、提示词中必须包含clothes only, no face, no background, studio shot, white seamless backdrop以对齐参考图语义域。
4、关闭T2I Adapter与其它ControlNet单元，避免多控制信号冲突导致衣摆扭曲或袖长失真。
