一、电商换装需求分析

电商行业存在大量模特换装需求，需将图一模特服装替换为图二指定服装。

核心需求是保持服装一致性，默认换装效果存在明显色差问题。

通过训练LoRA模型可显著提升服装一致性。

训练流程分为两个关键步骤：

1.准备训练素材与打标

2.使用LoRA训练大师启动训练

二、准备训练素材  

训练素材需包含两组数据：

控制组：包括原始模特和服装

目标组：换装完成图片，需标注"将图一服装替换为图二服装"

文件命名需严格对应

三、LoRA训练大师开启训练  

通过LoRA训练大师新建数据集，分别导入控制组与目标组图片

1.电商换装控制组  

控制组添加方法：全选原始图片导入，无需额外标注

2.电商换装目标组  

目标组特殊要求：

必须包含完整标注

图片需与控制组建立严格对应关系

3.任务配置  

新建训练任务关键参数：

输出频率	每10轮/500步输出模型
过程采样	建议关闭
数据集绑定	需同时选择控制组与目标组

1) 开始训练  

训练启动流程：保存参数后自动完成初始化，实时监控训练进度

2) 查看loss曲线  

3) 模型输出  

4.查看输出

将训练完成的LoRA模型文件复制至comfyui/models/loras目录下

四、完整工作流验证

在基础工作流中加载训练好的LoRA模型

输入对应提示词

最终输出显示服装一致性显著优于未加载LoRA的效果

五、知识小结

知识点	核心内容	技术要点/易混淆点
AI换装工作流	使用QwenImageEdit2511进行模特换装	默认效果存在明显色差，需额外优化
强一致性解决方案	训练LoRA模型（电商换装专用）	对比实验：带LoRA的模型能保持颜色/纹理一致性，未训练的模型色差显著
LoRA训练步骤	1. 准备控制组（原图）和目标组（换装后图片）2. 使用LoRA训练大师自动训练	控制组无需打标，目标组需标注“图一服装替换为图二服装”
多图训练参数设置	关闭过程采样，每10轮/500步输出一次模型	/

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