Questo flusso di lavoro di Prova Virtuale genera visuali realistiche di una persona che indossa abiti selezionati combinando una foto del soggetto con una o più immagini di abbigliamento. È progettato per moda, e-commerce e team di contenuti che necessitano di anteprime rapide degli abiti senza composizione manuale o servizi fotografici. Il risultato è un rendering pulito e ben adattato che rispetta forma del corpo, posa, illuminazione e caratteristiche del tessuto.
Sotto il cofano, il grafico condiziona Qwen Image Edit con le tue immagini e un prompt in linguaggio naturale, quindi guida l'edit verso il trasferimento dell'abbigliamento. Fornisci un'immagine della persona e fino a tre immagini di indumenti; il flusso di lavoro li organizza in un singolo pannello di riferimento ed esegue un'editing dell'immagine che posiziona in modo affidabile gli abiti scelti sul soggetto. Un output affiancato integrato rende facile ispezionare e iterare.
In sintesi: il flusso di lavoro organizza i tuoi input in un'unica immagine dove la persona si trova in alto e gli indumenti appaiono sotto, quindi codifica questo pannello ed esegue Qwen Image Edit per produrre il risultato della prova. I gruppi lavorano in sequenza da sinistra a destra: Selezione degli Indumenti, Selezione della Persona, Immagine di Input Finale per Qwen, Generazione e Risultati.
Carica fino a tre foto di prodotto nei nodi LoadImage di indumenti (LoadImage (#175), LoadImage (#177), LoadImage (#179)). Il flusso di lavoro compone questi con ImageStitch (#280) e ImageStitch (#282) per formare una striscia di indumenti pulita. Le foto dei prodotti frontali con sfondi non ingombranti funzionano meglio e rendono la Prova Virtuale più affidabile. Usa un indumento o più per lasciare che il prompt scelga e mantieni la scala coerente tra le immagini.
Aggiungi la tua foto del soggetto a LoadImage (#170). Il grafico impila l'immagine della persona sopra la striscia di indumenti usando ImageStitch (#284) in modo che il layout corrisponda all'istruzione predefinita. Una vista frontale centrata con illuminazione chiara aumenta il realismo. Cerca una posa compatibile con gli indumenti che intendi provare.
Il pannello composto è standardizzato con Qwen friendly res (ImageResizeKJv2 (#196)) a una risoluzione favorita dai modelli di immagine Qwen, e opzionalmente scalato tramite ImageScaleToTotalPixels (#115) per velocità o dettaglio. Un PreviewImage (#240) mostra esattamente cosa vedrà il modello. Usa Prompt (TextEncodeQwenImageEdit (#121)) per descrivere l'abito che vuoi sulla persona, per esempio: “Stile la persona nella parte superiore dell'immagine usando la giacca e la camicia mostrate sotto.” Se necessario, aggiungi vincoli in Negative Prompt (TextEncodeQwenImageEdit (#114)) per evitare artefatti come maniche extra o motivi non corrispondenti.
Il nucleo di diffusione carica Qwen-Image-Edit e applica la try-on LoRA usando LoraLoaderModelOnly (#233), quindi esegue il campionatore KSampler (#122) per eseguire l'editing. Il modello riceve due segnali allineati: semantica visiva dal pannello e prompt, e aspetto dai latenti dell'immagine codificata, un design che Qwen Image Edit utilizza per bilanciare identità e fedeltà. Questo produce un rendering di Prova Virtuale realistico che si adatta alla posa e all'illuminazione del soggetto.
VAEDecode (#119) converte il latente in un'immagine che viene salvata come output principale della Prova Virtuale da SaveImage (#116). Per una valutazione rapida, ImageStitch (#250) crea un pannello “Confronta” affiancato della vista di input del modello e del risultato finale, quindi SaveImage (#251) lo scrive su disco. Usa la vista di confronto per affinare i prompt, scambiare indumenti o regolare gli input finché l'adattamento non sembra corretto.
Prompt (#121)Costruisce la condizione che dice a Qwen Image Edit come vestire il soggetto usando gli indumenti mostrati sotto. Scrivi istruzioni chiare che facciano riferimento alla posizione e al tipo di indumento, per esempio “Metti il blazer nero e la maglietta bianca sulla persona, lascia gioielli e capelli invariati.” Se sono forniti più indumenti, puoi specificare quali utilizzare o lasciare che il modello scelga. Piccoli cambiamenti di parole possono migliorare l'allineamento e ridurre l'eccessiva modifica.
Negative Prompt (#114)Fornisce linee guida per scoraggiare modifiche indesiderate. Aggiungi termini concisi come “nessuna manica extra, nessun cambio di logo, nessun cambio di sfondo” per preservare il contesto della scena e i dettagli del prodotto. Usa questo quando vedi artefatti come colletti duplicati, motivi distorti o cambiamenti di colore non intenzionali.
Qwen friendly res (#196)Unifica il pannello composto a dimensioni favorevoli a Qwen per una geometria stabile e un migliore allineamento degli indumenti. Scegli un aspetto che corrisponda alla tua inquadratura del soggetto e lascia spazio per la striscia di indumenti sotto. Se cambi orientamento, aggiorna il prompt in modo che descriva ancora “persona in alto, indumenti in basso.”
LoraLoaderModelOnly (#233)Applica la Virtual Try-On LoRA che rafforza il comportamento di trasferimento dell'abbigliamento. Se i risultati sembrano eccessivamente stilizzati o l'identità si sposta, abbassa il peso della LoRA. Se gli indumenti non si trasferiscono con sicurezza, aumentalo leggermente. Esegui nuovamente con lo stesso seed per confrontare i cambiamenti in modo affidabile.
KSampler (#122)Controlla i dettagli e l'aderenza alle tue istruzioni. Aumenta moderatamente i passaggi per una maggiore fedeltà o riducili per anteprime più rapide. Regola la scala di guida se l'editing è troppo debole o troppo aggressivo, e imposta un seed fisso quando vuoi risultati di Prova Virtuale ripetibili.
ImageScaleToTotalPixels (#115), quindi aumentali per il tuo passaggio finale.Riferimenti utili sui modelli sottostanti:
Questo flusso di lavoro implementa e si basa sui seguenti lavori e risorse. Ringraziamo con gratitudine @BenjisAIPlayground del Virtual Try-On Demo per il flusso di lavoro dimostrativo. Per dettagli autorevoli, si prega di fare riferimento alla documentazione originale e ai repository collegati di seguito.
Nota: L'uso dei modelli, dataset e codice di riferimento è soggetto alle rispettive licenze e termini forniti dai loro autori e manutentori.
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