手把手教你用 AI 取代淘宝模特（不是）

　　“AI正颠覆淘宝模特行业？”在社交媒体上，这一话题引起了广泛关注。人们热议的是，淘宝店主们是否将逐渐摒弃传统的模特、化妆师和摄影师，转而依靠24/7在线、出图以秒计且成本更低的AI技术。

　　著名牛仔装品牌李维斯（Levi’s）已宣布自今年起测试使用AI模特展示服装。与真人模特相比，品牌可以自由选择模特的年龄、肤色和体态，这无疑为电商行业带来了新的可能性。然而，淘宝模特们不仅要与同行竞争，更要面对AI带来的挑战。

　　有趣的是，尽管AI模特在成本和效率上具备显著优势，但消费者似乎并不买账。他们认为AI模特缺乏“人情味”，无法真实展现服装的质感，因为一切都变得“数字化”和“虚假”了。但对于视觉工作者而言，AI工具的出现无疑令人兴奋。他们开始研究如何制作AI模特，并让他们穿上指定的服装。

　　其中一位视觉工作者甚至萌生了一个大胆的想法：创建一个全员AI的虚拟时尚杂志。他尝试了多种AI绘画工具，包括Midjourney V5，但发现现有的AI工具还无法精确还原服装的细节。于是，他决定自己训练一个专属的服装模型，让它能够记住并生成指定的服装单品。

　　通过LoRA这种训练方法，他成功训练出了一个能够精准生成服装图像的模型。本教程将详细介绍如何训练这个服装模型，包括准备环境、收集图像、进行标注以及开始训练等步骤。需要注意的是，本教程仅适用于Windows电脑。

　　首先，你需要检查自己的显卡是否满足要求，并安装必要的软件，如Python 3.10、Git等。接下来，你需要准备训练数据，即多张不同角度的服装图像。为了获得更好的训练效果，你可以使用AI修复工具放大图像清晰度，并裁剪不必要的画面，使目标单品更加显眼。

　　然后，你需要打开kohya脚本，进行图像标注和模型训练。在标注阶段，你可以选择BLIP Captioning作为标注手段，并手动调整不满意的标注结果。在训练阶段，你可以选择基础模型（如Stable Diffusion v1.5）和训练参数（默认参数通常已足够）。训练完成后，你可以将LoRA文件拷贝到stable-diffusion-webui的模型中，并重启WebUI以使用新的模型生成图像。

　　尽管本教程以“动物帽子”为例进行说明，但如果你需要生成更复杂的服装图像（如版型、材质复杂的单品），可能需要准备更多不同角度的图像以获得更好的效果。同时本教程希望为更多朋友提供启发和参考经验，共同探讨AI在时尚领域的应用潜力。