AI绘图取代淘宝真人模特,需要趟过的坑和弯路

淘宝 淘宝 226 人阅读 | 7 人回复 | 2023-04-22

AI绘图的普及,卖衣服,卖首饰,卖鞋淘宝店主可能是最早看到商机的人。在这个过程中也踩了不少的坑,走了不少的弯路。本文将绕过这些坑和弯路,直接上干货。
直接训练物品LoRA用于AI绘制是目前不可行的。
假设你是一位淘宝卖鞋的,想将一双双的鞋训练成LoRA模型,然后让模特穿上,达到展示效果。网上此类视频教程很多,如果你照着这么做了,基本也就是做了无用功。训练出来的LoRA模型确实可以给模特穿上,不过鞋的细节上会有细微差别(比如纹理,形状),使用这些货不对版的图片,等待你的将是无穷无尽的客户退款。
例如使用物品LoRA训练一套黄色裙子,使用这个黄色裙子的LoRA进行绘图,黄色裙子上的野菊花纹没了。

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物品LoRA的局限性
网上的那些视频教程例如训练鞋子LoRA的,可以肉眼看到差别,不管介绍的有多好,基本都是不可用。可能有人说,这是因为你的物品LoRA没有训练好造成的。站在LoRA模型生成的角度上来说,这是由模型本身原理决定的,跟模型训练好坏没有关系。
LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models,大型语言模型的低秩适应)是微软研究员提出的一种新颖技术,旨在解决微调大型语言模型的问题。LoRA提议冻结预训练模型的权重,并在每个Transformer块中注入可训练层(称为秩分解矩阵)。这段话说人话就是它是基于预训练模型的微调,或多或少与预训练‬的‬大模型有相应的融合。
例如上图中的黄色裙子其实是已经存在于预训练的大模型中的,物品黄色裙子的LoRA只是通过改变某些权重,达到指定的输出。而这个输出是与大模型共同作用的结果产生的。LoRA就目前而言对于细节是不可精确控制的。也就是说,也许你用这个物品LoRA绘制1000张图,恰好会有野菊花图案,但是可能领子的白色蕾丝花边却没有了。
所以当你看到有人视频介绍训练物品LoRA用于淘宝店的衣服,首饰,鞋子,直接点右上角的关闭,不用白白浪费时间了。
正确的做法应该是下面的方式:
训练真人模特的LoRA,使用inpaint进行局部重绘,controlnet控制人物姿态。
1.训练一个真人模特的LoRA
没有条件的用户找网上日韩MM的图片训练。找两组脸比较类似的,LoRA训练会将人脸融合,因为融合后差异很大,这样做出来的模型基本没人找你肖像权问题。
有条件的用户还是建议真人模特拍照,然后用这些照片生成一个LoRA。人物LoRA训练也是有方法的,目前网上的那些美女LoRA大部分都是不合格的。例如对于全身照(fullbody),基本绘出来的图,晚上看了都是要做噩梦的。因为大多数人进行LoRA训练时没有进行全身图的训练。

qw2.jpg


按照上面这种方式训练的人物LoRA基本可以应对所有场景了。
2.使用Controlnet控制人物姿态,进行局部重绘
例如我们需要让LoRA模特穿上某件衣服,找个假模特或者自己真人出镜将衣服穿上,进行拍照,得到原始照片。使用inpaint局部重绘,加上openpose或者depth控制即可。


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上图中黑色涂抹区域就是重绘区域,手动涂抹或者做个遮罩图进行局部重绘,衣服部分是不做重绘的。

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原图与重绘

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openpose控制动作

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controlnet参数控制
使用openpose可以精确控制头和脖子的位置,避免了inpaint重绘出现只有大头或者没脖子的情况。使用深度图的方法和openpose类似,深度图对手指的处理会好些,如果你的图片出现手指问题,可以考虑用深度图来修正。
下面是最终的成图效果:

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回答|共 7 个

速卖通小楼

发表于 2023-5-1 02:22:47 | 显示全部楼层

“有条件的用户还是建议真人模特拍照,然后用这些照片生成一个LoRA。”。。都用真人模特了,直接淘宝模特拍照不是效率更高更好吗?

柚子胖橘

发表于 2023-5-2 22:00:46 | 显示全部楼层

摆好姿势

花雷名

发表于 2023-5-3 18:11:42 | 显示全部楼层

一键三连

宁石

发表于 2023-5-5 09:14:56 | 显示全部楼层

你才知道,现在用了,发现不行,人家就是说我们给得是创意

刘凯

发表于 2023-5-6 20:28:25 | 显示全部楼层

那从你的角度看,顾及双方实际,一般普通店家找人AI作图的话,如何报价,报价多少双方觉得合适???0.5元一张?1元一张?10元一张?20一张?

速卖通新星

发表于 2023-5-6 22:25:25 | 显示全部楼层

对,甚至还有用mid割韭菜的。只能自己拍,换脸啦,我用假模特,换脸,可以,但是换背景有点生硬啊,和ps抠图覆盖没啥区别。今天拍了个没五官的模特,怎么换头,是后脑勺。求指点

luyz

发表于 2023-5-7 00:07:41 | 显示全部楼层

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