本文详细介绍了使用 Stable Diffusion 配合 Inpaint Anything 扩展进行模特服装更换的完整流程。内容涵盖环境准备、模型安装、蒙版制作、图生图参数配置及后期优化技巧。重点讲解了如何精准分割衣物区域、设置重绘幅度与提示词，以及解决换装过程中常见的背景扭曲和细节失真问题。通过合理配置参数与进阶控制手段，可实现高质量的虚拟试衣效果。
Stable Diffusion (SD) 是一款强大的开源文生图模型，结合 Inpaint Anything 扩展，可以实现高精度的局部重绘与物体替换。本文将详细介绍如何利用 SD WebUI 配合 Inpaint Anything 插件，完成模特服装的自动更换与生成。
建议配备 NVIDIA 显卡（显存 6GB 以上），CUDA 版本需匹配 PyTorch 要求。若显存不足，可使用 --medvram 或 --lowvram 启动参数。
选择合适的 Checkpoint 模型对生成效果至关重要。推荐使用专门针对人像优化的模型，例如 MoyouArtificial_v1060。该模型在人物细节和光影处理上表现优异。
.safetensors 文件放入 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/ 目录下。
Inpaint Anything 基于 Segment Anything Model (SAM)，能精准分割图像中的特定区域，为换装提供蒙版支持。
inpaint anything。
重启后，主界面下方会出现 Inpaint Anything 选项卡。
蒙版的准确性直接决定换装的自然程度。利用 SAM 模型可一键生成衣物区域的掩码。
进入重绘面板后，合理的参数设置是保证生成质量的关键。
white dress, summer outfit, high quality, realistic texture。ugly, deformed, noisy, blurry, low contrast。
0.65 左右。过低无法改变原衣物，过高可能破坏人物特征。4 像素，使过渡更自然。fill 或 original，通常 fill 配合提示词效果更好。Whole picture 或 Only masked，根据需求调整。
点击 Generate 按钮，等待模型推理完成。系统会输出多张候选图片。
若发现袖子、领口等细节不自然，可再次使用 Inpaint Anything 选中瑕疵区域，进行局部重绘。
1.5 或 2，采样步数增加至 30 以上。same skin tone，或使用 Inpaint Only Additions 模式。通过 Stable Diffusion 与 Inpaint Anything 的结合，用户可以低成本、高效率地完成虚拟试衣任务。关键在于蒙版的精细度与提示词的准确性。掌握上述流程后，可进一步探索 LoRA 模型微调与 ControlNet 联动，实现更专业的商业级换装效果。
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