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AWPortrait-Z时尚设计：服装效果图的AI生成

1. 快速开始

启动 WebUI

在本地或远程服务器上部署 AWPortrait-Z 后，可通过以下两种方式启动 WebUI 服务。

方法一：使用启动脚本（推荐）

cd /root/AWPortrait-Z ./start_app.sh

该脚本会自动加载环境变量、依赖库及模型路径，确保 LoRA 模型与 Z-Image 底模正确绑定。

方法二：直接启动

cd /root/AWPortrait-Z python3 start_webui.py

适用于需要手动调试参数或指定 GPU 设备的高级用户。

访问界面

服务成功启动后，在浏览器中输入以下地址访问主界面：

http://localhost:7860

若为远程服务器，请将localhost替换为实际 IP 地址，并确认防火墙已开放 7860 端口。首次加载可能需等待 10-20 秒，待日志输出 “Gradio app running on…” 即可正常使用。

停止服务

如需终止运行，可通过以下命令操作：

查看进程 PID：

lsof -ti:7860

停止服务：

kill <PID>

或一键执行：

lsof -ti:7860 | xargs kill

建议每次关闭前保存当前参数配置，避免历史记录丢失。

2. 界面介绍

整体布局

AWPortrait-Z 的 WebUI 采用响应式卡片式设计，整体结构清晰，便于快速定位功能模块。其主要由五个区域构成：

┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ AWPortrait-Z 人像生成 │ ← 标题区（紫蓝渐变） ├─────────────────────────────────────────────────┤ │ webUI二次开发 by 科哥 │ ← 副标题区（版权信息） ├──────────────────────┬──────────────────────────┤ │ 输入面板 │ 输出面板 │ │ - 提示词输入 │ - 生成结果图库 │ ← 主内容区（左右双栏） │ - 参数预设按钮 │ - 状态信息 │ │ - 高级参数设置 │ │ │ - 生成按钮 │ │ ├──────────────────────┴──────────────────────────┤ │ 历史记录（折叠面板） │ ← 历史记录区 └─────────────────────────────────────────────────┘

区域说明

2.1 标题区

显示应用名称“AWPortrait-Z 人像生成”，背景采用紫蓝色渐变，增强视觉识别度，提升专业感。

2.2 副标题区

标注开发者信息“webUI二次开发 by 科哥”，用于声明版权归属，符合开源协议要求。

2.3 输入面板

位于左侧白色卡片内，包含所有控制输入项：

• 正/负面提示词文本框
• 预设按钮组（写实人像、动漫风格等）
• 高级参数折叠面板
• 生成触发按钮（🎨 生成图像）

支持键盘回车快捷生成，提升交互效率。

2.4 输出面板

右侧区域实时展示生成结果：

• 图像缩略图以 3x2 网格排列
• 支持点击放大预览
• 下方状态栏反馈生成进度和错误信息

2.5 历史记录区

底部可折叠面板，存储过往生成记录：

• 自动保存每张图像的完整参数
• 支持按时间倒序浏览
• 可通过点击缩略图恢复全部参数配置

此设计极大提升了参数复用性和实验可追溯性。

3. 基础功能

3.1 文本生成图像

AWPortrait-Z 的核心能力是基于文本描述生成高质量人像图像，尤其适用于服装设计效果图的快速原型制作。

操作流程如下：

1. 输入正面提示词
   在“正面提示词”输入框中填写英文描述，例如：

   a fashion model wearing a red evening gown, runway show, studio lighting, high detail, realistic skin texture, sharp focus

2. 添加负面提示词（可选）
   排除不希望出现的元素，如：

   blurry, low quality, deformed hands, extra limbs, watermark

3. 点击生成按钮
   点击“🎨 生成图像”后，系统调用 Z-Image-Turbo 模型结合 AWPortrait-Z LoRA 进行推理。

4. 查看输出结果
   生成图像即时显示在右侧图库中，支持下载和分享。

提示：使用英文提示词能显著提高语义解析准确率；建议使用逗号分隔多个修饰词以增强结构化表达。

3.2 使用参数预设

为降低使用门槛，AWPortrait-Z 内置多种场景化预设，一键填充最优参数组合。

使用方法：

1. 点击任一预设按钮（如“写实人像”）
2. 所有参数自动同步至输入面板
3. 可在此基础上微调提示词或尺寸
4. 点击生成即可获得理想效果

该功能特别适合服装设计师快速尝试不同风格的表现形式。

3.3 批量生成

支持一次性生成多张图像，便于对比不同随机种子下的视觉差异。

启用步骤：

1. 展开“高级参数”面板
2. 调整“批量生成数量”滑块（范围 1–8）
3. 点击“生成图像”

输出图库将以 3x2 网格展示所有结果，方便筛选最佳方案。

典型应用场景：

• 对比同一服装设计在不同姿态下的呈现
• 快速获取多个候选形象用于客户提案
• 多样性探索阶段减少重复操作

3.4 查看历史记录

系统自动生成并保存所有历史图像及其元数据。

操作方式：

1. 点击底部“历史记录”折叠面板
2. 点击“刷新历史”按钮加载缩略图
3. 缩略图按时间倒序排列（最新在前）

图库采用 8x2 网格布局，最多显示 16 张最近生成的图像。

3.5 从历史恢复参数

这是提升工作效率的关键功能。

实现机制：

1. 用户点击任意历史缩略图
2. 系统自动读取对应 JSONL 记录
3. 将原始参数回填至输入面板：
   • 正/负面提示词
   • 图像尺寸
   • 推理步数
   • 引导系数
   • 随机种子
   • LoRA 强度

工程价值：

• 实现“满意结果→微调优化”的闭环工作流
• 避免因参数遗忘导致无法复现优质输出
• 支持团队间共享有效配置模板

4. 高级功能

4.1 高级参数调整

深入优化生成效果的核心手段。

图像尺寸

• 高度/宽度：支持 512–2048 像素自由设定
• 常见搭配：
  • 1024x1024：标准正方形，适合面部特写或对称构图
  • 1024x768：横向比例，适合全身服装展示
  • 768x1024：竖向构图，突出人物轮廓
• 注意事项：分辨率越高，显存占用越大，建议 RTX 3090 及以上显卡使用 1024+ 分辨率

推理步数

• 范围：1–50 步
• 性能权衡建议：
  • 4–8 步：适用于草图构思，速度快
  • 8–15 步：推荐用于正式输出，细节丰富

  • 15 步：边际增益递减，仅限艺术创作

Z-Image-Turbo 经过蒸馏优化，在低步数下仍保持高保真度。

引导系数 (Guidance Scale)

• 默认值：0.0（适配 Z-Image-Turbo 的零引导特性）
• 调节策略：
  • 0.0：最大创造性，适合灵感发散
  • 3.5–7.0：平衡提示词遵循与多样性

  • 10.0：可能导致边缘伪影或色彩失真

随机种子 (Seed)

• -1：启用随机模式，每次生成不同结果
• 固定数值：保证相同输入下输出一致，利于 A/B 测试

LoRA 强度

• 控制风格迁移程度：
  • 0.0：纯底模输出，无美化增强
  • 1.0：标准强度，推荐日常使用
  • >1.5：过度强化可能导致五官变形
• 若日志提示“LoRA 加载失败”，则此参数无效

批量生成数量

• 最大支持 8 张并发生成
• 显存不足时建议设为 1–2 张

4.2 实时进度反馈

生成过程中提供动态进度条，格式如下：

生成中: 4/8 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 50%

包含：

• 当前步骤 / 总步数
• 百分比进度条
• 预估剩余时间（基于当前硬件性能估算）

帮助用户判断是否中断或继续等待。

4.3 状态信息

位于输出面板底部的状态文本框，实时反馈关键事件：

• 成功提示：✅ 生成完成！共 X 张
• 错误提示：❌ 生成失败：CUDA out of memory
• 配置变更：✅ 已加载预设：写实人像

便于快速排查问题。

5. 参数说明

5.1 提示词编写技巧

正面提示词结构

推荐采用四段式结构：

[主体] + [风格] + [质量词] + [细节描述]

示例（服装设计场景）：

a female fashion model, haute couture dress, runway show, professional photography, soft lighting, detailed fabric texture, high resolution, 8k uhd, dslr, sharp focus

常用质量词

• high quality,masterpiece,best quality
• detailed,intricate details,fine details
• sharp focus,8k uhd,dslr,professional
• realistic,photorealistic,lifelike

常用风格词

• 写实：realistic,natural lighting,studio photo
• 动漫：anime style,cel shading,vibrant colors
• 油画：oil painting,impressionism,visible brush strokes
• 素描：pencil sketch,charcoal,monochrome

负面提示词模板

blurry, low quality, distorted face, bad anatomy, extra fingers, fused limbs, watermark, text, logo

有效抑制常见生成缺陷。

5.2 参数组合建议

根据不同需求推荐三类配置：

快速预览

尺寸: 768x768 步数: 4 引导: 0.0 LoRA强度: 0.8

适用于初步概念验证，单张生成耗时 <15s（RTX 3090）

标准生成

尺寸: 1024x1024 步数: 8 引导: 0.0 LoRA强度: 1.0

平衡速度与质量，适合大多数服装效果图输出

高质量生成

尺寸: 1024x1024 步数: 15 引导: 3.5 LoRA强度: 1.2

用于最终提案或印刷级素材准备，细节更细腻

6. 常见问题

Q1: 生成的图像质量不理想？

解决方案：

1. 增加质量相关关键词（如8k uhd,sharp focus）
2. 提升推理步数至 12–15
3. 调整 LoRA 强度至 0.8–1.5 区间
4. 使用“写实人像”预设作为起点
5. 固定种子后微调提示词进行精细化优化

Q2: 生成速度太慢？

优化建议：

1. 降低分辨率为 768x768
2. 使用“快速生成”预设（4 步）
3. 减少批量数量至 1–2
4. 检查日志确认是否启用 CUDA 加速（应显示使用设备: cuda）

Q3: 提示词不生效？

排查方向：

1. Z-Image-Turbo 在guidance=0.0时较自由，可尝试提升至 3.5–5.0
2. 提示词过于简略，需补充细节描述
3. 正负提示词存在冲突（如同时含“smiling”与“serious”）
4. LoRA 未正确加载，检查模型路径和日志报错

Q4: 无法访问 WebUI？

检查清单：

1. 查看启动日志：tail -f webui_startup.log
2. 确认端口未被占用：lsof -ti:7860
3. 开放防火墙端口（云服务器需配置安全组）
4. 本地访问用localhost，远程用公网 IP

Q5: 历史记录不显示？

处理方法：

1. 点击“刷新历史”按钮强制加载
2. 检查outputs/目录是否存在且可写
3. 确认outputs/history.jsonl文件未损坏
4. 重新生成一张图像以激活历史写入机制

7. 使用技巧

技巧 1: 渐进式优化

采用分阶段迭代策略：

1. 先用“快速生成”预设（4 步，768x768）探索构图
2. 找到满意构图后记录种子
3. 固定种子，切换至“标准生成”参数
4. 微调提示词与 LoRA 强度
5. 最终用“高质量生成”出图

优势：大幅节省算力成本，提升设计效率。

技巧 2: 批量对比

一次生成 4–8 张图像，利用随机性筛选最优解：

1. 设置批量数为 6
2. 使用随机种子（-1）
3. 观察不同姿态、表情、布光效果
4. 选择最佳结果并恢复参数进一步优化

适用于客户提案前的多方案准备。

技巧 3: 参数实验

建立科学实验思维，固定其他变量，单独测试某一参数影响。

实验示例：

• 步数对比：固定种子，分别测试 4/8/12/15 步效果
• LoRA 强度：测试 0.5/1.0/1.5/2.0 下的风格变化
• 引导系数：观察 0.0/3.5/7.0/10.0 对提示词遵从度的影响

有助于理解模型行为边界。

技巧 4: 提示词模板

构建可复用的提示词框架，提升一致性。

服装设计通用模板：

[a/an] [age] [gender], wearing [clothing description], [in setting], [lighting condition], fashion photography, high detail, sharp focus, 8k uhd, dslr, professional

替换括号内容即可快速生成新提示。

技巧 5: 历史记录管理

高效维护生成资产：

1. 定期清理不满意的结果
2. 对重要图像手动重命名（在outputs/目录）
3. 截图保存优秀参数组合
4. 按项目创建子目录分类存储

形成可持续积累的设计资源库。

8. 总结

AWPortrait-Z 是基于 Z-Image 深度优化的人像生成工具，通过 LoRA 微调技术实现了对人像美学特征的精准控制。其 WebUI 界面由科哥二次开发，具备完整的参数管理、历史追溯与批量生产能力，特别适用于服装设计领域中的效果图快速生成。

本文系统介绍了从安装启动、界面操作、基础功能到高级调参的全流程，并提供了实用的问题排查指南与效率提升技巧。无论是初学者还是专业设计师，均可借助 AWPortrait-Z 实现从文字描述到高质量视觉呈现的无缝转换。

未来可结合 ControlNet 或 OpenPose 实现姿态控制，进一步拓展其在服装版型展示中的应用潜力。

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