如果服装公司或者淘宝店主完全用 AI 穿拍，可以不用在模特、化妆师、摄影师身上反复掏钱了，而且 AI 是 24/7 在岗，出图更是以秒为单位，成本低廉，打几行 prompt（提示词），把衣服图样导入，再调整、挑选就可以了。

著名牛仔装品牌李维斯（Levi's）就曾宣布今年开始测试用 AI 模特来展示服装。因为相比真人，品牌可以任意选择模特的年龄、肤色、体态。对淘宝模特来说，现在除了要和同行竞争，还要和 AI 竞争。

那么当前服装模特的花费是多少呢？

看到知乎上面的答案，大概普通的拍一件130左右，还需要花费大量时间找布景、服装试穿成本、模特挑选等等，这些对于大批量服装的公司来说，成本是非常巨大的，

现在AI的新技术采用stable diffusion去做，只需要将服装的若干图片打上tag标签然后采用固定流程的Lora训练模式，在本地电脑就可以训练了，我不知道大佬们有没有尝试一下去使用，我自己是试过，效果相当的可以，注意这个是需要特定的Lora训练，一般训练个一小时电脑就会记住衣服的样子，再配以合适的提示词就可以生成效果非常好的模特，觉得不好还可以批量生成然后挑选好的，基本可以说拍摄的成本降成电脑的电费了，成本就是这么降下来了。

且不说，现在连教程都有了：

AI绘画stable diffusion教学训练模型可指定服装|画风|真人lora-学习视频教程-腾讯课堂 

再说到最近的传媒板块，受益于AI技术和数据出售，各自传媒股均走出主升浪

其实AI对传统行业颠覆的还有服装行业，降本增效，最近的服装的季报都很好而且重要的是目前还处于底部。今天的服装板块大涨我猜测就是这个影响的原因

划重点：

1. 成本低，技术免费、部署成本低，无需购买服务器或云服务

2. 出图效果好，训练流程固定

3. 可自由定制

①硬件要求高：需要本地的独立显卡，对硬件要求很高。纯CPU也能跑，但是速度会非常慢。

②部署相对麻烦：环境布置略微麻烦，需要从GitHub上用众所周知的方式下很多文件，且要求一定的python知识。如使用国内技术大牛打包的整合包会稍微好一些，但需要从网盘下载，也较为麻烦。

③使用难度较高：SD的界面有很多内容，如采样方式等，以及训练等都需要比较复杂的学习过程。

④上限/下限差距极大：无特殊操作的情况下，SD可能跑出古神。需要有一定的学习过程才能跑出好看的图片，但是图片如果好看，又可以做到非常精致。难上手，难精通，但是精通之后上限极高。

⑤可控性极强：插件极多，LORA极多，可以几乎随心所欲地换风格和形态，出图的数量也极大。

⑥可完全本地运行：运行全程可无需联网，数据仅存在本地，拥有硬件即可无限使用。

⑦【极其重要】可以训练模型：可以“炼丹”，训练只属于自己的数据库，让AI完全按照自己的想法去塑造目标风格的内容。