我第一张觉得不错的 AI 换衣图，后来还是被判了不合格。外套看起来很像样，光线也接得上，可细看领口就露馅了。模特的脸没问题，衣服却变成了原款的远房亲戚。那次之后我才把问题拆开看。人像是一致性问题，服装是商品准确度问题，两者需要的证据不一样。
现在我在 imgmov 里做模特换衣，都会当成一次小型试衣来跑。先上传有授权的模特图，再上传干净的服装参考图，锁住姿势和背景，最后才让模型换衣服。下面这套流程，我已经拿来做过多件衣服的 样册式测试，比反复抽卡稳很多。
先准备好证据
一张能用的模特原图，会在生成前解决一大半问题。我会找全身成年模特、干净影棚光、可以复现的姿势，以及不会完全遮住身体轮廓的服装。手部比我想象中更重要。如果手指插进口袋，或者正好压住衣服缝线，模型就只能靠猜去补面料。
我的检查很短。
- 模特图是我拥有授权的素材，或者已获得肖像使用许可。
- 画面中是成年人，造型适合商用语境。
- 图片清楚，短边至少 1024 像素，没有水印。
- 脸型、发际线、脖子、手、脚和身体比例都看得见。
- 姿势给衣服留出足够空间，能看出真实版型。
服装参考图同样重要。对西装、裹身裙、百褶裙，或者任何有五金件的款式来说，只有正面图常常不够。我会尽量准备正面图，再加上背面图或细节图，尤其是有扣位、刺绣、特别领口或特殊下摆的时候。人台、衣架、地面和价签能裁掉就裁掉。模型需要的是衣服，不是一屋子零售道具。
把两张图的职责写清楚
我的提示词会先命名参考图。不然模型很容易把两张图平均成一个新人，再给她穿一件想象出来的衣服。
Reference 1 是身份参考。保持同一位成年模特的脸、发型、肤色、身体比例、姿势、机位、构图和背景。
Reference 2 只承担服装。把当前服装替换成 Reference 2 里的准确款式，写清颜色、材质、领型、袖型、扣合方式、长度和松紧。
保留自然的面料褶皱、缝线、阴影方向和皮肤质感。不要美化脸部，不要改变身材，不要加入别人，不要加文字或水印。「只承担服装」这句话很关键。它把要保住的人，和要换上去的衣服分开。如果我只换上衣、保留裤子，我也会把裤子写进约束里。不然模型会自己替你做决定。
第一轮测试时，我会让所有条件保持不变，只改服装参考。同一张模特图，同一种构图，同一个背景，同一套提示词结构。这样失败时才知道是参考图的问题，还是提示词的问题。一次改姿势、场景、面料和配饰，最后只会得到一团无法归因的结果。
按失败模式选模型
在 imgmov 里，我不再问哪个模型最厉害，而是问哪种失败我能修。
| 模型 | 我什么时候用 | 原因 |
|---|---|---|
| Agnes Image 2.1 Flash | 访客阶段排练提示词 | 支持图生图，但访客预览带水印，每天三次，不能商用交付。 |
| Seedream 5.0 Lite | 主力写实换装 | 支持多参考图，每张 5 额度。 |
| GPT Image 2 | 复杂叠穿、可读标签或图形细节 | 支持多参考图，按画质和分辨率收 2 到 80 额度。 |
| SDXL Inpainting | 修一张已通过图片的局部 | 每张 3 额度，配合遮罩使用。 |
| Nano-Banana 2 | 只用文字做穿搭概念板 | 适合先试风格，不适合承担准确换装。 |
访客阶段，我会用 Agnes 先确认提示词里的职责是否清楚。它只是排练层，带水印的结果不会进入交付。正式生产里，Seedream 5.0 Lite 通常是我的第一选择，因为它能吃多张参考图，也能让摄影语境保持稳定。GPT Image 2 更适合画面里必须读清文字、叠穿关系复杂，或者其他模型反复漏掉关键指令的情况。
SDXL Inpainting 放在后面。整套造型已经通过，只有领口、袖口、扣线或下摆坏了，我会遮住那一小块修，不重跑整张。这样能保住已经通过的身份、姿势和光线，通常也比再抽一次整图省额度。
像试衣一样跑流程
每件衣服，我都会用同一条提示词生成三张变体。第一轮不是选成品，而是做诊断。
我先看身份，因为这部分最不能妥协。是不是同一个人，而不是只是长得像的人？脸型、发际线、肤色、年龄感和表情有没有稳定？手部结构是否可信？然后看版型。衣服是不是从真实的肩线和腰线垂下来，还是像贴纸一样浮在身上？缝线、纽扣、肩带和扣合位置是否符合逻辑？
接着检查面料。皮革和棉布的褶皱不能一样。真丝会有窄条高光，针织应该贴着身体走，但不能变成塑料。一张生成图可以很亮，可如果材质看起来像覆膜，电商和品牌侧就很难用。
身份漂移时，我不会继续堆形容词。我会回到原模型图，选一张更清楚的正脸，把身份句放在提示词开头，并删掉无关的风格描述。服装漂移时，我会换更干净的参考图，补背面或细节图，只描述真正区别这件衣服的结构。如果整体已经接近，只是局部崩了，就用局部修复。
交付成一组素材
时尚素材很少只需要一张图。我会按真实发布位置导出。4:5 适合社交平台，3:4 适合目录和 样册网格，9:16 可以先当静帧，后面再进入短视频。命名我也会固定下来，比如 look01-front、look01-detail 和 look01-story。一次小型投放很快就会变成一堆神秘裁切图，这件事我吃过亏。
以六件胶囊系列为例，额度可以算得很清楚。访客预览先验证提示词结构，然后每件用 Seedream 5.0 Lite 出三张草稿，每张 5 额度。某张已通过图片要修领口，SDXL Inpainting 再加 3 额度。我不会在版型和身份确认前，就升级到更贵的路线。
对人和衣服都要有边界
这部分我不会省。模特图只有在当事人同意该用途时才会用。我不会把公众人物的脸放进样册，不会生成未成年人，不会做性化的校服或暗示性内容，也不会把生成图说成真实试穿。
服装同样可能有权利人。如果款式属于别的设计师，我会先确认能否复现和宣传。我也不会让模型发明受保护的 logo。真的需要品牌标识，应该走有授权的设计流程，不能靠一条临时提示词碰运气。
发布时，我会把创意图和商品事实分开。生成图可以展示穿搭方向，但不能编造面料成分、尺码体验、库存状态，也不能让画面里的人变成虚假见证。
我现在会提前拦下的问题
| 失败 | 我会怎么改 |
|---|---|
| 脸变成相似的陌生人 | 换更清楚的身份参考，把身份约束放前面，减少场景描述。 |
| 身材比例变化 | 明确锁定姿势和比例，只要改身材就判不合格。 |
| 服装版型不对 | 补干净的正面、背面或细节参考，写清真实结构。 |
| 手融进面料 | 选手指可见、不压关键缝线的原图。 |
| 扣子变多或消失 | 生成细节裁切图，再用最小的遮罩修。 |
| 光图像贴上去 | 保留原图光向，并在提示词里写出方向。 |
| 皮肤变成瓷面 | 要求自然皮肤质感，过度磨皮的直接不用。 |
常见问题
一套系列能复用同一张模特图吗？
可以，前提是有授权，并且身份参考保持稳定。我会复用同一张模特图，只换服装参考，这样不同造型之间才有可比性。
每件衣服要几张参考图？
简单 T 恤有时一张干净正面图就够。西装、连衣裙、有五金或特殊缝线的款式，最好补背面图或细节图。
应该先用哪个模型？
商用写实交付，先用 Seedream 5.0 Lite 加多参考图。叠穿复杂或文字细节重要时再试 GPT Image 2，局部修复交给 SDXL Inpainting。
AI 换衣图能当真实照片发布吗？
只有目标平台明确允许，而且描述真实时才可以。多数商用场景应该按规则标注生成图，不能暗示已经做过实体试穿。
怎么让成本可控？
先用访客预览排练，每件衣服生成三张草稿，已通过的图只做局部修复，不整张重跑。