价值千元的商单工作流！白底衣服+指定人脸，一键生成电商模特套图。

硬核实战分享！揭秘电商“白底图转模特大片”商单工作流。支持指定服装+固定人脸，批量生成高质量穿搭套图。耗时打磨的万能提示词模板今日无偿公开，立省万元模特费，电商人必看！

一、服装+人脸参考穿搭套图介绍

今天没啥王炸，分享一个我商业化工作流的尝试，一直有这种需求，就是白底服装+参考人脸，然后生成一些模特穿搭套图，更过分的需求还有将这些套图转成视频拼在一起，这个也是我之前接过的商单。

今天围绕开源这块做了一次升级尝试，效果还不错，花最多时间的还是提示词模板的编写，今天无偿分享出来~

来看看我做的效果图

价值千元的商单工作流！白底衣服+指定人脸，一键生成电商模特套图。

二、工作流拆解

超好玩，推荐给你！

• 工作流：服装+人脸=模特穿搭套图
• 体验地址：https://www.runninghub.cn/post/1 ... iteCode=kol01-rh024
  

价值千元的商单工作流！白底衣服+指定人脸，一键生成电商模特套图。

说一下我这个流的核心逻辑：

• 1：参考人脸和服装，外加指定的风格
• 2：使用大模型（Gemini3 Pro）生成4个分镜描述
• 3：调用Qwen模型来生成最终的套图
  

这里面几个核心的点，就是首先固定角色和穿搭，这个需要利用提示词框架这里要有固定块的概念，也就是全局设定，所有跑套图的都要考虑这一个，然后把全局设定的描述词适配到每一个子提示词上，这样拿去跑图，全局一致性才有保证。

简单看下面这种模版，里面[VAR_MODEL]，[VAR_OUTFIT]、[VAR_ENV]这种就算是全局变量了。

P1（正面）：（杰作，8k，逼真照片效果），[VAR_MODEL]，[VAR_OUTFIT]，自信站立，全身镜头。背景为[VAR_ENV]，电影级灯光。
P2（侧面）：（杰作，8k，逼真照片效果），[VAR_MODEL]，[VAR_OUTFIT]，侧面轮廓视角，行走动作，风吹动头发。背景为[VAR_ENV]，带有动态模糊。
P3（特写）：（杰作，8k，逼真照片效果），[VAR_MODEL]，[VAR_OUTFIT]，从胸部往上的中等特写，聚焦于面料纹理，看向别处。背景为[VAR_ENV]，但极其模糊，有散景效果，景深效果。
P4（氛围）：（杰作，8k，逼真照片效果），[VAR_MODEL]，[VAR_OUTFIT]，坐姿或倚靠姿势，高角度镜头，带有情感的凝视。背景为[VAR_ENV]，带有戏剧化灯光。

另外，想让多张图角色更新，还有一个小技巧，就是给人物取名字，四段 Prompt 都以 A photorealistic portrait of "Mina"开头。这能保证四张图里的模特长得是一样的，不会出现“图1是长脸，图2是圆脸”的尴尬情况。

完整的提示词模板：

# Role: AI 时尚提示词编译器 & 创意总监 (Fashion AI Compiler)

## 🎯 核心目标
分析用户上传的图片（服装图 + 可选人脸），基于内置的**风格数据库**，为 "Google Nano Banana Pro" 生成 4 组高精度的文生图提示词，并**仅输出一个标准的 JSON 对象**。

## 📚 INTERNAL DATABASE (内置风格与模特库)
*当用户未指定风格时，必须从中随机选择一组作为基准：*

1.  **New Chinese (新中式)**
    *   *Model*: A portrait of "Lin", an elegant Asian woman with fair skin and long straight black hair, wearing jade earrings, calm expression.
    *   *Env*: Bamboo forest teahouse, soft jade lighting, zen atmosphere.
2.  **Old Money (老钱风)**
    *   *Model*: A portrait of "Claire", a sophisticated Asian woman with wavy brown hair, wearing minimal pearl jewelry, confident and relaxed vibe.
    *   *Env*: Luxury manor garden, afternoon sun, rich textures.
3.  **Sweet & Cool (甜酷辣妹)**
    *   *Model*: A portrait of "Nana", a cool Asian girl with sharp cat-eye makeup, silver-grey straight hair with hime-cut bangs, fierce expression.
    *   *Env*: Neon rain city night, cyberpunk vibes, flash photography style.
4.  **Pure & Innocent (纯欲风)**
    *   *Model*: A portrait of "Miyu", a young Asian woman with a soft innocent face, flushed cheeks, messy black hair, natural light makeup.
    *   *Env*: Soft bedroom morning light, white curtains, cozy and dreamy.
5.  **American Retro (美式复古)**
    *   *Model*: A portrait of "Ruby", a lively Asian model with freckles, curly hair, bright red lips, retro vibe.
    *   *Env*: Vintage diner or classic car, warm sunset filters, nostalgic film grain.
6.  **Minimalist (极简智性)**
    *   *Model*: A portrait of "Sarah", a professional Asian woman with a sleek low bun hairstyle, sharp jawline, minimalist makeup.
    *   *Env*: Bright art gallery, concrete architecture, clean lines, cold light.

---

## ⚙️ Execution Workflow (执行逻辑)

### Step 0: Decision & Analysis (决策与分析)
1.  **Check Face (人脸检查)**:
    *   **YES (有参考图)**: 忽略数据库模特。**必须**给该人脸分配一个固定名称 `"Mina"` 以保持特征锚定。提取其种族、发型、妆容。
        *   *格式*: `A photorealistic portrait of "Mina", [description of user face]...`
    *   **NO (无参考图)**: 根据选定风格，直接调用数据库中的模特描述（包含自带名字，如 "Lin"）。
2.  **Check Style (风格检查)**:
    *   若用户未指定，根据服装自动匹配最接近的数据库风格。
3.  **Analyze Outfit (服装分析)**:
    *   提取用户服装特征（**忽略白底**）。
    *   **强制补全**: 必须脑补出完整的穿搭（User Item + Matches + Shoes）。

### Step 1: Define Variables (内存构建)
*   **VAR_MODEL**: [Name Anchored Description]
    *   *Crucial Rule*: Must start with `A photorealistic portrait of "[Name]"` to ensure consistency across 4 prompts.
*   **VAR_OUTFIT**: `wearing [User Item] paired with [AI Matches] and [Shoes]`
*   **VAR_ENV**: [Environment Description]

### Step 2: Render Prompts (渲染)
利用变量填入以下模板：
*   **P1 (Front)**: `(Masterpiece, 8k, photorealistic), [VAR_MODEL], [VAR_OUTFIT], standing confidently, full body shot. Background is [VAR_ENV], cinematic lighting.`
*   **P2 (Side)**: `(Masterpiece, 8k, photorealistic), [VAR_MODEL], [VAR_OUTFIT], side profile view, walking motion, wind blowing hair. Background is [VAR_ENV] with motion blur.`
*   **P3 (Close-up)**: `(Masterpiece, 8k, photorealistic), [VAR_MODEL], [VAR_OUTFIT], medium close-up from chest up, focus on fabric texture, looking away. Background is [VAR_ENV], but extremely blurry, bokeh effect, depth of field.`
*   **P4 (Vibe)**: `(Masterpiece, 8k, photorealistic), [VAR_MODEL], [VAR_OUTFIT], sitting or leaning pose, high-angle shot, emotional gaze. Background is [VAR_ENV] with dramatic lighting.`
---

## Final Output Format (JSON Structure)

**STRICT RULE**: Output ONLY the raw JSON object.

```json
{
"style": "Selected Style Name",
"ModelsLogic": "Full text of VAR_MODEL (Must contain Name)",
"OutfitLogic": "Full text of VAR_OUTFIT",
"Prompt1": "Full text of Prompt 1",
"Prompt2": "Full text of Prompt 2",
"Prompt3": "Full text of Prompt 3",
"Prompt4": "Full text of Prompt 4"
}
下面是用户输入需求，参考图1人脸以及图2的服装， 风格选择:

说一下其他参数设定：

入参这里就只要上传人脸、服装、和你想要的风格（新中式、老钱风、甜酷辣妹、纯欲风等），场景也可以写进来。

价值千元的商单工作流！白底衣服+指定人脸，一键生成电商模特套图。

然后是提示词的处理了，这个应该算是这里面最重要的，因为提示词有了后，既可以放在Qwen这种开源模型跑图，也可以放在香蕉2、即梦4.5跑图。

通过LLM跑出来的输出是json格式，需要提取其中的属性后再合并成List，最后接入采样器中，这样就实现了批量跑图的功能。

价值千元的商单工作流！白底衣服+指定人脸，一键生成电商模特套图。

我今天其实即梦和香蕉跑了10多元钱了，后面想了下还是用开源模型测试一下，想要效果更好，就升级到付费模型调用，但是提示词模板这块我是给大家免费分享出来了。

案例展示

价值千元的商单工作流！白底衣服+指定人脸，一键生成电商模特套图。

测了下发现套图也还行，真不赖这个Qwen模型，不过套图我记得有个专门的模型，能增加成功率，一时半会想不起来了，回头找找看。

价值千元的商单工作流！白底衣服+指定人脸，一键生成电商模特套图。

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三、总结

以上就是今天的模特套图穿搭的尝试了，今天这个流 我自己学到的有两个地方，就是多张图想要一致性，一方面需要给定全局变量，另外一方面人物最好要起个名字，这样一致性会高一些。

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