服装上身+图生图修复：模特换装后的细节精修工作流

服装电商做换装图时，单纯的服装上身有时会在领口、袖口、衣摆等边缘位置出现细小瑕疵。这篇文章介绍一个进阶工作流：先用服装上身完成基本换装，再用图生图功能搭配Flux模型做细节修复，两步组合出更高质量的模特换装图。

第一步：服装上身完成基础换装

打开PS，找到增效工具中的图叮插件，进入快捷工具中的「服装上身」。

1. 导入衣服素材图
2. 对模特身上需要替换的服装区域做选区
3. 点击生成

服装上身生成的结果已经能满足大部分场景需求。但如果放大观察，领口衔接处或者衣袖和手臂的过渡区域偶尔会有不够自然的地方。

第二步：用图生图做细节修复

这一步是本文的重点——把服装上身的结果导入图生图功能进行精修：

1. 在图叮插件中切换到「图生图」功能
2. 选择 Flux 模型
3. 将换装后的图片导入画板
4. 点击「反推提示词」——AI会自动识别图片内容并生成描述性提示词
5. 设置重绘值为 0.25（低值保留大部分原图，只修复细节）
6. 可以选择生成多张，挑选最满意的
7. 点击生成

重绘值的选择逻辑

重绘值直接决定了图生图对原图的改动幅度：

• 0.15-0.25：微调模式，只修复小瑕疵，适合服装上身后的精修
• 0.3-0.5：中度修改，会调整光影和色调，可能改变衣服的部分细节
• 0.5以上：大幅重绘，会明显改变画面内容，不适合此场景

对于服装换装的精修场景，0.25 是一个安全值——足够修复边缘瑕疵，又不会大幅改变衣服的款式和颜色。

Flux模型反推提示词的作用

反推提示词让AI先理解这张图”是什么”，然后在此基础上做修复。比手动写提示词更准确，因为它能识别出具体的衣服款式、颜色、面料质感等信息。

如果反推出的提示词不够准确，可以手动补充关键信息，比如”棉质面料""针织纹理”等。

这个工作流适用的场景

服装上身 + 图生图精修的组合适合对出图质量有较高要求的情况：品牌官方旗舰店详情页、社交媒体投放素材、lookbook制作。如果只是内部选品参考或者临时的视觉方案沟通，单独使用服装上身就足够了。更多服装换装技巧见服装虚拟试穿教程，精修技巧可参考全能渲染精修。