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：

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

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
```
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。
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。

预设名称	适用场景	分辨率	推理步数	特点
写实人像	真实感人像照片	1024x1024	8 步	高质量、自然光影
动漫风格	二次元角色设计	1024x768	12 步	色彩鲜明、线条清晰
油画风格	艺术化人物表现	1024x1024	15 步	笔触质感强
快速生成	初步构想验证	768x768	4 步	响应快、适合迭代

使用方法：

点击任一预设按钮（如“写实人像”）
所有参数自动同步至输入面板
可在此基础上微调提示词或尺寸
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：

展开“高级参数”面板
调整“批量生成数量”滑块（范围 1–8）
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：

点击底部“历史记录”折叠面板
点击“刷新历史”按钮加载缩略图
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：

用户点击任意历史缩略图
系统自动读取对应 JSONL 记录
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：

增加质量相关关键词（如8k uhd,sharp focus）
提升推理步数至 12–15
调整 LoRA 强度至 0.8–1.5 区间
使用“写实人像”预设作为起点
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：

降低分辨率为 768x768
使用“快速生成”预设（4 步）
减少批量数量至 1–2
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：

Z-Image-Turbo 在guidance=0.0时较自由，可尝试提升至 3.5–5.0
提示词过于简略，需补充细节描述
正负提示词存在冲突（如同时含“smiling”与“serious”）
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：

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

Q5: 历史记录不显示？

处理方法：

点击“刷新历史”按钮强制加载
检查outputs/目录是否存在且可写
确认outputs/history.jsonl文件未损坏
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：

先用“快速生成”预设（4 步，768x768）探索构图
找到满意构图后记录种子
固定种子，切换至“标准生成”参数
微调提示词与 LoRA 强度
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：

设置批量数为 6
使用随机种子（-1）
观察不同姿态、表情、布光效果
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。