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【closerAI ComfyUI】小白用GPT-4o，大神玩ComfyUI？一键换装赛道谁被降维打击？实测对比后心中自有答案！
大家好，我是Jimmy。GPT 4o的热潮依旧持续中，各大媒体也在测评。更在AI圈的同伴发出灵魂拷问，AI绘画开源界的comfyUI江湖地位是否已被撼动，comfyUI是否白学？GPT 4o的图像编辑能力是不是让很多设计从业者失业？ ……
声音有很多啦。上期也讲了下个人看法：
【closerAI ComfyUI】引爆你的朋友圈！打造专属吉卜力风格动漫照片！GPT 4o受限？comfyUI给你无限生成！强
无论如何，技术迭代是向前进。但根据目前情况来看。我们还是通过实例过验证下，comfyUI跟GPT 4o到底哪个在应用场景中生产出更符合需求的图片。
我们这期用一键换装来测试对比下。
我们的要求就是让模特穿上服饰。我准备了以下模特和服饰图。
模特是自己生成的，用的就是谷歌三件套生产力工具：
GPT-4o多模态生图功能是王者？但免费的它才是生产力工具！谷歌Gemini+whisk+imageFX最强组合！必须人手一个！
服饰图呢，是比较经典的平铺图。网络上找的。
然后我们先来测试下GPT 4o .
上传两张图，这个过程中，我是一波三折，因为没有开通它的pro 或者plus，有一定限制，上传两张图，过程都失败，直接有两个号都因为上传图片失败浪费了次数。提示我上传的图片已极限。好吧。第三个号也用上了。这次稍微顺利一点。
以下截图中，我们看见，它的生产过程，从上到下，从左到右的出图的，跟comfyUI中flux的扩散模型有区别。
速度还是很快，1分钟左右，出图。以下是GPT4o的换装结果。
我们可以看到，它是整张图片重绘了，背景也重绘了，我们知道，重绘就一定会改变。我们先看它，帽子、包包、靴子、手表、衣服、裤子都穿上了。细节也几乎差不多，迁移得不错的。我们再细看下人脸。人脸也重绘了。
GPT 4o 结果：能一次穿上所有大件服饰，速度快。但几乎重绘了整张图，虽整体看上去感觉变化不大，但所有细节均有一定程度变化。
以下是我们closerAI 搭建的comfyUI flux四重控制服装工作流
工作流主要是手动蒙版来实现的。
同样的，我的想法是想一次换完所有服饰，但根据我们的经验，这么多物体，需要多次来实现。因为我们知道，一件一件来肯定都能换上，而且高度一致性的迁移。但从效率来看。五件物品，就要至多5次的执行了。但，我们还是挑战一下，一次性，看能换多少。
在蒙版区域，将头，身全蒙版了。如下图示：
以下是换装前的对比图，
以下是换装后的对比图：
好，我们可以看到。能一次把帽子、衣服、裙子、靴子穿上，缺少了包包，手表。但人物跟背景是保留了，因为我们重绘的是它身体跟头部分。
comfyUI换装工作流结果：服饰一致性保持不错，但一次性换不了多件，需要分多次执行才能有更好的效果。
本地算力不够怎么办？
如果本地设备算力不好的小伙伴，推荐使用线上comfyUI来运行体验：runninghub.cn
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最后几句：
相信结果大家都看到。各有好坏，GPT 4o能力强，但在细节方面还需要再迭代，特别做任务时候，几乎整张图片进行重绘，相信需要大量的算力来支持，所以它收点钱也是应该的。但结果能不能用，还得多次动嘴来调。但可控制不强。而comfyUI换装工作流，是基于目前主流的FLUX模型进行的，它的万物迁移能力，是整个comfyUI生态的共同努力的结果，并非一个团队的努力，这个过程使用到多个团队的模型来实现，如果缺一，是不可能完成迁移任力的。
这场对比，其实是闭源产品跟开源产品之间的较量，工具能力没有好坏之分，只有哪个工具用起来更得心应手且能快速满足需求。
这个工作流围绕电商服装行业，为服装、摄影展示提供万物迁移的解决方法！
以上是closerAI团队制作的stable diffusion comfyUI closerAI开发的comfyUI flux四重控制服装工作流介绍，大家可以根据工作流思路进行尝试搭建。
当然，也可以在我们closerAI会员站上获取对应的工作流(查看原文)。
以上，既然看到这里了，如果觉得不错，随手点个赞、在看、转发三连吧，如果想第一时间收到推送，也可以给我个星标⭐～谢谢你看我的文章，我们，下次再见。
>/ 作者：JimmyMo
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