探索AI一键换装的工作流程
解锁 AI 生成的服装替换！学习如何通过 BiRefNet、Flux Fill 和 ControlNet LoRA，自动分割服饰、实现上下文感知的修补，并生成高分辨率图像。立即开始，探索智能化服装替换工作流，轻松打造全新时尚风格！
- 显存
- 低显存（≤8GB）
- 阅读时间
- 3 分钟
工作流概览
解锁 AI 生成的服装替换！学习如何通过 BiRefNet、Flux Fill 和 ControlNet LoRA，自动分割服饰、实现上下文感知的修补，并生成高分辨率图像。立即开始，探索智能化服装替换工作流，轻松打造全新时尚风格！
内容类型: Workflow
主要用途: Download
所需模型
- Flux
- Controlnet
- Lora
所需节点
- Controlnet
- Inpaint
配置说明
- 打开工作流模板前，请先安装所需模型。
- 推荐硬件：低显存（≤8GB）。
1. 工作流概述
这是一个专为 一键替换衣物 设计的AI工作流，结合了 图像分割、局部重绘和智能合成 技术，主要功能包括：
自动识别人物服装区域并生成遮罩
保留人物姿态和背景，仅替换指定服装
支持高分辨率输出（默认1024x1536）
核心模型与技术:
BiRefNet: 高精度人像分割模型（自动下载）
Flux Fill模型: 专用于服装重绘的FP8量化模型
ControlNet风格LoRA: 服装风格控制（
F.1服装模特_运动户外创意表现_1.0）
2. 关键组件说明
组件名称 | 功能说明 | 安装方式 |
|---|---|---|
| 使用BiRefNet分割人体服装区域 | |
| 智能裁剪服装区域并保留上下文（来自 |
|
| 高级重绘控制（融合CLIP视觉引导） | |
| Flux架构特有的引导强度控制（强度=30） | 内置节点 |
特殊依赖:
模型文件:
Flux Fill dev - fp8_黑森林官方重绘模型_fp8_e4m3fn→ 放入models/flux/flux1-redux-dev.style→ 放入models/style_models/t5xxl_fp8_e4m3fn→ 放入models/clip/
3. 工作流结构
Group 1: 输入处理
节点:
LoadImage→ 加载原始图像（yellow-dress.jpg）关键操作: 通过
BiRefNet_Hugo生成服装遮罩，并扩展50像素（GrowMask）
Group 2: 局部重绘
核心技术:
使用
InpaintCrop裁剪服装区域（强制尺寸1024x1024）应用LoRA控制服装风格（权重0.8）
提示词: "A hyper-realistic photograph, a young lady in a vibrant yellow short-sleeved dress..."
Group 3: 合成输出
节点:
ImageCompositeMasked→ 将新服装无缝合成到原图后处理: 使用
bislerp算法消除接缝
4. 输入与输出
必须输入:
原始人物图像（支持透明背景）
可选服装参考图（
magazine.png）
输出结果:
保存两份结果：
仅重绘服装区域（
ComfyUI/temp_...png）最终合成图（
ComfyUI/output_...jpg）
5. 注意事项
⚠️ 硬件要求:
至少 8GB显存（FP8模型降低显存消耗）
推荐使用 --xformers 加速
🔧 常见问题:
服装边缘不自然：
调整
GrowMask的扩展像素值（当前50）修改
InpaintCrop的填充模式为bicubic
风格不符合预期：
更换LoRA模型（工作流已内置多个服装风格LoRA）