AIGC服装类项目集

最近做的AIGC服装类项目的整合。总结下。

项目一：固定模特不同视角换衣

方法论：stable diffusion:（炼固定人脸lora+canny（边缘检测）+openpose（姿态）+蒙版重绘）

评价：商业价值高，成本低，出图速度快。随着技术发展，未来可以满足很多电商做服装配图需求。有自己的lora可以节省请模特的费用。SD控制精确，成图率高，可控性强。

项目二：Midjourney 和Stable diffusion 进入服装领域的全链设计。

方法论：通过文生图，图生图的方式使得服装创意产生。并生成与之配套的人物摄影，感染力动作摄影，人台，细节特写，物品陈列图，商店布置，网页等。

评价：商业价值高，在于快速产生创意与系列图，与甲方沟通获取项目认可。从想法到快速生成创意，以及看该服装在一系列的场景下效果如何，减少试错成本与工作量，是中低端服装设计品牌未来的出路。

项目三：2D服饰 to 3D

方法论：stable diffusion中图生图+很详尽的文生图描述+精确控制颜色插件（cut off）。

评价：商业价值高，在于快速的将传统服装2D稿变成3D稿，效果优良，速度约为传统3D的10倍左右，在项目前期可以作为建模的替代品快速试错。

项目四：文生图产生服饰

关键词是：日漫少女，多巴胺色彩，y2k风格, 女团造型，杂志封面排版，偏服饰设计。工具MJ。

评价：非服装专业的人也能快速用MJ产生达到平均服装设计师的水平的服装，未来的趋势可能是顾客自己生成衣服交付定制化生产。