Ai模特换装！100%保留衣服原型！假人换真人！全网首发最简单做法，半身照全身照都能换，衣服不换只换人，模特要失业了~ 假人摆拍 秒换模特
TLDR在这个视频脚本中，视频制作者介绍了如何使用AI技术进行模特换装，即使用AI将假人模特替换为真人模特。他提到了多个团队已经在使用这项技术，并且介绍了自己使用的方法，包括使用Stable Diffusion和Run Diffusion等工具。视频制作者还提到了如何进行半身照和全身照的换装，以及如何选择和调整不同的参数来优化结果。他强调了这个过程虽然简单，但需要不断调整参数，并且分享了自己购买的creators package以及如何通过特定链接获得折扣。此外，视频制作者还提到了自己课程的更新和涨价，以及他如何帮助观众节省了大量资金，因为他的方法比传统的建模方法成本更低，效果却更好。
Takeaways
- 📈 模特换装技术竞争激烈，已有多个团队参与其中，小白姐姐提到她知道的团队有五六个，未知的可能更多。
- 👤 小白姐姐是视频中提及的一个关键人物，她在上一期视频中被介绍过，对于不了解她的观众，建议回看上期内容。
- 🛠️ 视频介绍了使用稳定扩散（stable diffusion）技术进行模特换装的方法，提到了安装过程可能较为复杂，不推荐本地安装，而是推荐使用Google Collab或Run Diffusion。
- 🔗 视频提供了Run Diffusion的链接，并提到通过特定的链接注册Run Diffusion可以获得15%的折扣。
- 💻 即使使用低端电脑，也可以通过Run Diffusion进行操作，无需担心电脑性能限制。
- 💰 视频提到了Run Diffusion的订阅服务，作者购买了每月$35.99的creators package，以便安装特定的checkpoint。
- 🖼️ 介绍了如何使用Run Diffusion进行半身照和全身照的模特换装，包括使用inpaint mask和only mask来仅更改特定区域。
- 📸 在进行全身照换装时，需要使用open pose来提取模特的身体姿态，以便在换装过程中保持身体的一致性。
- 🎨 提到了CFG scale和denoising strength等参数的调整对于最终生成的图片效果有重要影响，不同参数设置适用于不同的细节要求。
- 🤞 手部细节是换装过程中最难控制的部分，通常需要更多的尝试和调整来获得满意的效果。
- 📈 视频作者对使用stable diffusion技术进行模特换装的成果感到自豪，并且认为即使不是专业绘图人员，也能通过学习和实践达到良好的效果。
- 🚀 作者认为模特换装技术将在未来一两个月内变得更加自动化，并且普及开来。
Q & A
什么是stable diffusion，它在视频脚本中的作用是什么？
-Stable diffusion是一种深度学习模型，用于生成图像。在视频脚本中，它被用来实现模特换装，即将假人模特替换为真人模特，同时保留衣服的原型。
视频脚本中提到的'小白姐姐'是谁？
-小白姐姐是视频中提到的一个人物，据她所说，她知道的关于模特换装的团队就有五六个，而她不知道的可能多达几百个。
在视频脚本中，为什么提到使用Google collab进行一键安装？
-Google collab提供了一个云端的协作平台，可以方便地进行机器学习和深度学习模型的安装和运行。在脚本中，提到使用Google collab一键安装是为了简化安装过程，避免本地安装的繁琐步骤。
视频脚本中提到的'run diffusion'是什么，有什么优势？
-Run diffusion是一个在线平台，允许用户无需本地安装即可使用stable diffusion模型。它的优势包括没有地域限制和电脑限制，即使使用配置较低的电脑也能运行，且提供了灵活的计费方式。
在脚本中，为什么作者提到了使用'Chilloutmix'？
-Chilloutmix是作者想要安装的一个特定的checkpoint，它可能提供了特定的功能或者优化，以适应作者在使用stable diffusion进行模特换装时的需求。
视频中提到的'open pose'是做什么用的？
-Open pose是一个用于检测图像中人体姿态的工具，它可以帮助提取模特的身体姿态信息。在全身模特换装的过程中，open pose用于固定和调整模特的身体姿态，以实现更自然的换装效果。
脚本中提到的'denoising strength'是什么，它如何影响生成的图像？
-Denoising strength是stable diffusion模型中的一个参数，用于控制生成图像的去噪程度。值越高，生成的图像越接近于提示词描述的内容，但过高的值可能导致图像失真。
为什么作者认为模特换装的过程虽然简单，但不容易自动化？
-作者认为模特换装过程需要不断调整参数，这个过程涉及到很多细节的把控和创造性的决策，这使得自动化变得复杂。尽管如此，作者预测在不久的将来，这项技术可能会实现自动化。
脚本中提到的'ControlNet'是什么，它在模特换装中扮演什么角色？
-ControlNet是一个工具，它在模特换装中用于控制和调整图像的特定部分，如手部的姿态。通过ControlNet，用户可以更精细地编辑和调整生成的图像，以达到更满意的效果。
作者为什么提到了关于课程涨价的信息？
-作者提到课程涨价是因为他增加了新的课程内容，包括了很多实例和关于提示工程的讲解。他强调自己的课程性价比高，并鼓励观众订阅频道和开启提醒。
为什么作者急于发布这一集视频？
-作者急于发布这一集视频是因为他知道这项技术可能很快就会被广泛应用，如果不尽快分享，信息可能就会过时。
Outlines
📺 Introduction to Model Changeover Techniques
The video begins with a greeting and an introduction to the topic of model changeover, mentioning that the field is highly competitive with many teams involved. Sister Xiaobai, mentioned in a previous video, is referenced as knowing of five or six teams, suggesting there could be hundreds more. The speaker then expresses the need to create a video to explain their method of model changeover using stable diffusion, noting it may not be the fastest but is accessible to everyone. The video provides information about different ways to use stable diffusion, including local installation and using Google Collab, and shares a link for a one-click installation in the description. The speaker also discusses their preference for using Run Diffusion due to its lack of geographical and computer restrictions and mentions a monthly subscription plan they've purchased to access additional features.
🖥️ Using Run Diffusion and Model Changeover Process
The speaker details their affinity for Run Diffusion, emphasizing its ease of use and lack of installation hassles. They discuss the process of using Run Diffusion, including the use of a discount code for subscriptions. The video then delves into a step-by-step guide on how to perform a simple model changeover using a half-length photo, where only the face and hands are replaced. The process involves using image-to-image inpaint with specific prompt words, and the importance of the sampling method and denoising strength is highlighted. The speaker also shares their experience with the process, noting the reliance on luck for the best results and the iterative process of adjusting parameters to refine the model's appearance.
🎨 Advanced Techniques for Full-Body Model Changeover
The video continues with an explanation of how to perform a full-body model changeover, which requires the use of open pose from ControlNet. The speaker guides viewers on how to extract the model's body poses and fix the body for the changeover. They discuss the importance of keeping the original clothes intact and only changing the face, hands, and feet. The speaker also shares their experience with using different settings and parameters, including CFG scale and denoising strength, to achieve the desired outcome. They mention the use of a specific checkpoint, chilloutmix, on RunDiffusion and the expectation of being able to install it quickly. The video concludes with a demonstration of the process and the results, emphasizing the simplicity of the process despite the need for continuous parameter adjustment.
Mindmap
Keywords
💡Ai模特换装
💡stable diffusion
💡Google collab
💡Run Diffusion
💡inpaint
💡denoising strength
💡batch count
💡ControlNet
💡open pose
💡prompt word
💡CFG sale
Highlights
99的Youtube频道再次欢迎观众回归，并介绍了模特换装的流行趋势。
小白姐姐提到的模特换装市场已经非常拥挤，存在数百个团队。
视频教学使用Stable Diffusion技术，通过简单方法进行模特换装。
介绍了几种Stable Diffusion的使用形式，包括本地安装和Google Colab一键安装。
强调Run Diffusion的便利性，无地域和电脑限制，适用于所有类型的计算机。
通过Run Diffusion提供的折扣码可以在充值时获得15%的折扣。
演示了如何使用image-to-image技术替换模特的脸部和手部，仅需一分钟即可完成。
详细解释了全身照的换装过程，包括使用Open Pose和ControlNet技术。
展示了一个从头到脚的Stable Diffusion工作流程，以及如何使用Inpaint来精确修改图片。
分享了如何储存和使用预设的提示词来改进图像生成的质量。
提到了Run Diffusion的客服效率高，即将支持用户自定义安装特定的checkpoints。
介绍了如何应用denoising strength来优化图像的清晰度和细节。
讨论了稳定扩散模型在处理模特图像时的挑战，特别是在手部细节的处理。
呈现了使用稳定扩散技术将假人变为真人模特的成功案例。
提出了模特换装技术的未来趋势，以及其在模特行业的潜在影响。