Este flujo de trabajo de Prueba Virtual genera visuales realistas de una persona usando prendas seleccionadas combinando una foto del sujeto con una o más imágenes de ropa. Está diseñado para equipos de moda, comercio electrónico y contenido que necesitan vistas previas rápidas de conjuntos sin composiciones manuales o sesiones de fotos. El resultado es un render limpio y bien ajustado que respeta la forma del cuerpo, la pose, la iluminación y las características de la tela.
En el fondo, el gráfico condiciona Qwen Image Edit tanto con tus imágenes como con un aviso en lenguaje natural, y luego guía la edición hacia la transferencia de ropa. Proporcionas una imagen de la persona y hasta tres imágenes de prendas; el flujo de trabajo las organiza en un panel de referencia único y realiza una edición de imagen que coloca de manera confiable las prendas elegidas en el sujeto. Una salida integrada lado a lado facilita la inspección e iteración.
En resumen: el flujo de trabajo organiza tus entradas en una sola imagen donde la persona se sienta en la parte superior y las prendas aparecen abajo, luego codifica este panel y ejecuta Qwen Image Edit para producir el resultado de la prueba. Los grupos funcionan en secuencia de izquierda a derecha: Selección de Prenda, Selección de Persona, Imagen de Entrada Final para Qwen, Generación y Resultados.
Sube hasta tres fotos de producto a los nodos de LoadImage de prenda (LoadImage (#175), LoadImage (#177), LoadImage (#179)). El flujo de trabajo las compone con ImageStitch (#280) y ImageStitch (#282) para formar una tira de prendas limpia. Las fotos de producto de frente con fondos despejados funcionan mejor y hacen que la Prueba Virtual sea más confiable. Usa una prenda o varias para dejar que el aviso elija, y mantén la escala consistente entre las imágenes.
Agrega tu foto del sujeto a LoadImage (#170). El gráfico apila la imagen de la persona sobre la tira de prendas usando ImageStitch (#284) para que el diseño coincida con la instrucción predeterminada. Una vista centrada y frontal con iluminación clara aumenta el realismo. Apunta a una pose compatible con las prendas que deseas probar.
El panel compuesto se estandariza con Qwen friendly res (ImageResizeKJv2 (#196)) a una resolución favorecida por los modelos de imagen Qwen, y opcionalmente se escala a través de ImageScaleToTotalPixels (#115) para velocidad o detalle. Un PreviewImage (#240) muestra exactamente lo que verá el modelo. Usa Prompt (TextEncodeQwenImageEdit (#121)) para describir el conjunto que deseas en la persona, por ejemplo: “Vistir a la persona en la parte superior de la imagen usando la chaqueta y la camisa mostradas a continuación.” Si es necesario, agrega restricciones en Negative Prompt (TextEncodeQwenImageEdit (#114)) para evitar artefactos como mangas adicionales o patrones no coincidentes.
La columna vertebral de difusión carga Qwen-Image-Edit y aplica la prueba en LoRA usando LoraLoaderModelOnly (#233), luego ejecuta el muestreador KSampler (#122) para realizar la edición. El modelo recibe dos señales alineadas: semántica visual del panel y aviso, y apariencia de los latentes de imagen codificados, un diseño que Qwen Image Edit utiliza para equilibrar identidad y fidelidad. Esto produce un render de Prueba Virtual realista que se ajusta a la pose e iluminación del sujeto.
VAEDecode (#119) convierte el latente en una imagen que se guarda como la salida principal de Prueba Virtual por SaveImage (#116). Para una evaluación rápida, ImageStitch (#250) crea un panel “Comparar” lado a lado de la vista de entrada del modelo y el resultado final, luego SaveImage (#251) lo escribe en el disco. Usa la vista de comparación para refinar avisos, intercambiar prendas o ajustar entradas hasta que el ajuste se vea correcto.
Prompt (#121)Construye el acondicionamiento que le dice a Qwen Image Edit cómo vestir al sujeto usando las prendas mostradas a continuación. Escribe instrucciones claras que hagan referencia a la posición y tipo de prenda, por ejemplo “Poner el blazer negro y la camiseta blanca en la persona, mantener joyas y cabello sin cambios.” Si se proporcionan múltiples prendas, puedes especificar cuáles usar o dejar que el modelo elija. Pequeños cambios en la redacción pueden mejorar la alineación y reducir la sobreedición.
Negative Prompt (#114)Proporciona directrices para desalentar ediciones no deseadas. Agrega términos concisos como “sin mangas adicionales, sin cambios de logo, sin cambio de fondo” para preservar el contexto de la escena y los detalles del producto. Usa esto cuando veas artefactos como cuellos duplicados, patrones distorsionados o cambios de color no intencionados.
Qwen friendly res (#196)Unifica el panel compuesto a dimensiones amigables con Qwen para geometría estable y mejor alineación de prendas. Elige un aspecto que coincida con el encuadre de tu sujeto y deja espacio para la tira de prendas abajo. Si cambias la orientación, actualiza el aviso para que todavía describa “persona en la parte superior, prendas en la parte inferior.”
LoraLoaderModelOnly (#233)Aplica la Prueba en LoRA que fortalece el comportamiento de transferencia de ropa. Si los resultados parecen sobreestilizados o la identidad se desvía, baja el peso de LoRA. Si las prendas no se transfieren con confianza, aumentarlo ligeramente. Vuelve a ejecutar con la misma semilla para comparar cambios de manera confiable.
KSampler (#122)Controla el detalle y la adherencia a tus instrucciones. Aumenta los pasos moderadamente para mayor fidelidad o redúcelos para vistas previas más rápidas. Ajusta la escala de guía si la edición es demasiado débil o demasiado agresiva, y establece una semilla fija cuando desees resultados de Prueba Virtual repetibles.
ImageScaleToTotalPixels (#115), luego aumenta para tu pasada final.Referencias útiles sobre los modelos subyacentes:
Este flujo de trabajo implementa y se basa en los siguientes trabajos y recursos. Agradecemos profundamente a @BenjisAIPlayground del Demo de Prueba Virtual por el flujo de trabajo de demostración. Para detalles autorizados, consulta la documentación original y los repositorios enlazados a continuación.
Nota: El uso de los modelos, conjuntos de datos y código referenciados está sujeto a las respectivas licencias y términos proporcionados por sus autores y mantenedores.
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