时尚与纺织设计
工具：ComfyUI+WebUI+PS+deepseek
FLXU redux+ACE++模特换装
预处理依赖: 严重依赖输入的预处理模特图（背景移除/遮罩）和高质量服装图（适合背景移除）。
精确服装提取: 使用 BiRefNet 等高级工具精确获取服装形状 Mask，这是精准换装的基础。
分步优化: 采用两步生成策略：先进行主体服装的 Inpainting 替换，再进行专门的边缘细化，有助于提高最终效果的自然度和精度。
FLUX 架构应用: 全面使用了 FLUX 相关的模型和节点，可能带来特定的性能或效果优势。
风格与细节控制: 通过 LoRA (AGE++) 和专门的 FLUX 风格模型进行风格微调。
复杂但强大: 节点众多，逻辑链条长，配置复杂，但能够实现非常高质量和可控的虚拟试衣效果。
礼服服装设计
纯粹基于文本描述: 设计的核心完全由详细的文字提示驱动，AI 根据文字想象并绘制出服装样式。
LoRA 强力风格引导: 高度依赖 LoRA 模型来注入特定的“服装设计”知识和美学风格，使得生成结果更符合专业预期。
概念生成与可视化: 非常适合快速将脑海中的服装设计想法转化为可视化图像，用于概念展示、灵感激发或初步设计评审。
无需绘画基础: 用户只需提供清晰的文字描述，即可生成复杂的服装设计图。
高度可定制: 通过修改文本提示、更换或调整 LoRA 及其权重、更换基础模型，可以探索无限的设计可能性。
迭代效率高: 可以快速生成多个设计变体 (这里设置了批次大小为 2)，方便比较和筛选。
相关作品
礼服设计/女性服装设计/模特换装
