![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6690930/2fb53bbeff8de054c8300a23e51339fe.png)

> 用 RunningHub 做一个网页版“代买试穿预演”：上传爸妈照片和想买的衣服，一键换装，再让画面动起来。买之前先看一眼，比买之后吵一架强。

---

给爸妈买衣服，最难的不是挑款式，也不是价格。

是那句熟悉的：

**“别买，我衣服够穿。”**  
**“这颜色太花，我穿不出去。”**  
**“不合适退来退去麻烦，别浪费钱。”**

你在这头觉得“这件挺精神”，爸妈在那头觉得“买错又得退”。最后衣服买回来了，吊牌还在，柜子里多了一件“子女的心意”，也多了一次谁都不太舒服的沟通。

这就是“说服爸妈试穿衣服”这个应用真正有价值的地方：**不是替爸妈做决定，是让他们先看到自己穿上大概是什么样。**

先来看看样片：
【原始输入-对不起了这位大帅哥】
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6690930/de1b668858f7349a104a722d0e821401.png)
需要试穿的衣物【国民级衬衫，有没有同款的】：
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6690930/ae5cd50d251421624c5fbd262b261a53.png)
在网页上直接上传图片运行，不用安装软件，不校验人脸 ^ _ ^
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6690930/e8c0c7b311402fc8bd1d6d9cda99fed0.png)

保持人物一致性后，输出的效果【小伙穿着挺精神的】：
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6690930/d0139b39103f99fc6bc42813d4da68cc.png)
---

## 一、产品不用复杂：一个网页，三步预演

各位孝顺子女们 ^ _ ^ 只要打开网页，只需要做三件事：

1. **上传一张爸妈的正面照**（客厅自然光、站直、别戴墨镜最好）；
2. **上传想买的那件衣服**，或者直接选商品图；
3. **点击生成**：先出一张“一键换装”的试穿图

输出结果不是一张精修海报，而是一个**家庭沟通素材**：

> “妈，你看，大概就是这个效果。这个版型不勒肚子，颜色也没你想的那么亮。你要是不喜欢这个领口，我再换一件。”

技术路径上，用 **RunningHub 的 AI 应用**就能把“模型部署”和“网页外壳”这两件重活绕开。你不需要自己搭 ComfyUI、不用管显卡，前端只负责上传和展示，生成交给平台上的 AI App。

---

## 二、第一步：调用图片编辑模型，一键换装

这一步的目标是：**人物保真 + 自然优化 + 换装合成**。

核心原则只有一句：**脸不能变，气质不能飘，衣服要像真的穿在身上，而且必须换成你传的那一件。**

下面这版 curl 是**双图输入**的完整调用：`node 50` 传人物原图，`node 301` 传目标衣物图，`node 60` 放换装 prompt。

以下是API调用，适合有智能体的朋友批量生成。

```bash
curl --location --request POST 'https://www.runninghub.cn/openapi/v2/run/ai-app/2086369052158676993' \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "Authorization: Bearer ${RUNNINGHUB_API_KEY}" \
--data-raw '{
  "nodeInfoList": [
    {
      "nodeId": "60",
      "fieldName": "prompt",
      "fieldValue": "subject_definitions:\n<Picture 1> 严格负责人物脸型、五官、原生面部气质、姿态、构图、背景与光影，全片不得漂移。\n<Picture 2> 是本次换装的目标衣物，只提取其服装本身的颜色、版型、材质、图案、领口、袖型、衣长与细节，不提取 <Picture 2> 中的人物脸、身体、姿态或背景。\n\nsummary:\n在完全保留 <Picture 1> 人物身份、姿态、机位、背景与光影的前提下，将人物原有服装替换为 <Picture 2> 的目标衣物，并对人物做自然、克制的面部美化。除服装被替换外，其余元素保持原样。\n\nretention_analysis:\n<Picture 1>（人物锚点）：完全保留 - 人物原生脸型、五官特征、面部基础气质不变，只做自然修饰；画面构图、机位、人物姿态、背景、光影色温全部继承原图，不做改动。\n<Picture 1> 原服装：完全移除 - 不得残留原衣服的颜色、领口、袖子、图案、褶皱或轮廓。\n<Picture 2>（目标衣物）：完整替换 - 颜色、版型、材质纹理、图案、领口形状、袖长袖型、衣长、纽扣/拉链/口袋等细节必须与 <Picture 2> 一致；衣料需有真实垂坠感与自然褶皱，贴合人体肩线、胸腰与手臂，遮挡关系正确。\n<Picture 2> 中的人物与背景：完全忽略 - 不采用其脸、身体、姿态或环境。\n\ndetailed_description:\n写实人像风格，保留真实皮肤质感，照片级光影。\n[Shot 1] 人像画面，严格按 <Picture 1> 的构图、机位、人物姿态、背景、光影色温。换装要求：人物穿上 <Picture 2> 的目标衣物，肩线自然落在肩上，领口贴合颈部不悬空，袖长与衣长符合 <Picture 2>，衣料随姿态产生自然褶皱和垂感，衣服与皮肤、头发、背景的边界干净，光影方向与原图一致，不出现纸片感、悬浮感或衣服与身体错位。\n面部优化项：调整适配本人的发型、分缝与蓬松度；修整眉形；适度提亮眼下，均匀肤色，淡化痘印；优化唇部状态；可叠加轻薄自然淡妆，提升精气神。人物基础五官脸型不改动，仅做自然美化。\n全程保持：人物面部辨识度与 <Picture 1> 一致，五官不换脸变形；服装与 <Picture 2> 一致，不改变款式、颜色和图案。\n绝对禁止：字幕、水印、logo、畸形手部、扭曲五官、换脸、原衣服残影、多出布料、衣物图案错乱、颜色漂移、把衣服生成成平贴纸片。",
      "description": "prompt"
    },
    {
      "nodeId": "50",
      "fieldName": "image",
      "fieldValue": "457c20a541a59c753d194f92a22bb7383c98164480408e95b154e54a9d5b427b.png",
      "description": "原图1"
    },
    {
      "nodeId": "301",
      "fieldName": "image",
      "fieldValue": "ec62f0177f973c8c75dc23dbf7d4567b689d3509e7f88bf090ce96dc6a909d3b.png",
      "description": "参考衣物图"
    }
  ],
  "instanceType": "default",
  "usePersonalQueue": "false"
}'
```

这版 prompt 的精髓，是把“保留什么”和“替换什么”拆得足够干净：

- **`<Picture 1>` 是人物锚点**：脸型、五官、气质、姿态、构图、背景、光影，全部锁死，只做自然修饰；
- **`<Picture 1>` 原服装**：明确要求“完全移除”，不许残影、不许透色；
- **`<Picture 2>` 是衣物锚点**：只取衣服的颜色、版型、材质、图案、领口、袖型、衣长和细节，**明确忽略它里面的人物和背景**——这一步很关键，否则模型容易被衣物图里的模特带偏；
- **贴合度写进了画面描述**：肩线、领口、袖长、垂坠、褶皱、边界、光影方向，全部约束到位，防止“纸片衣”和“衣服飘在身上”；
- **禁止项收口**：换脸、原衣残影、多布料、图案错乱、颜色漂移、畸形手部、水印字幕，一次列全。

---

### ⚠️ 调用前必须确认的一件事：节点顺序

`description` 里写的“原图1”“参考衣物图”**只是给人看的注释，模型不读**。模型判断谁是 `<Picture 1>`、谁是 `<Picture 2>`，取决于这个 AI App 内部图片输入的**节点顺序或连线定义**。

所以第一次跑之前，先做一次 30 秒验证：

- 去 AI App 页面确认“人物图”和“服装图”分别对应哪个 `nodeId`；
- 或者直接传一张人物照 + 一张**纯色亮绿 T 恤**做极端测试：输出真的穿上了绿 T，说明映射正确；输出还是原衣服、只是脸被美化了，说明 `<Picture 2>` 没生效，先别调 prompt，先查节点。

---

## 三、第二步：调用视频生成模型，让画面动起来

静态图已经能说明“穿上大概什么样”，但视频的说服力更强。

爸妈看图片会说“这是 P 的”，看视频会更容易感知：**衣服的垂感、领口的松紧、转身时版型跟不跟人。**

只要在网页上传之前生成好的图片，用以下提示词即可。（日常客厅自然光，人物站直，镜头缓慢推近并轻微环绕，人物自然转身展示衣服版型，衣料有真实垂感和轻微摆动，表情放松自然。保留人物脸型五官和参考图一致，不换脸，不改变人物身份。无字幕，无画面文字，无LOGO，无水印。）
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6690930/d3cfeafd39dcebc8b7e3207bade56fa2.png)
5秒高清视频，只需要3分钟不到。
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6690930/2a186bb4d00f5fe7709cd633c17e3571.png)
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6690930/7771cc584f9f938c95e2609849aff4d5.png)

下面是一个视频生成 AI App 的调用示例。为了可读性，只保留关键节点；实际调用时按平台 AI App 的参数完整传。`node 228` 控制画幅，`node 227` 控制时长，`node 238` 是视频 prompt，`node 199` 是参考图。

有智能体的朋友可以用API批量调用

```bash
curl --location --request POST 'https://www.runninghub.cn/openapi/v2/run/ai-app/2110619048512942082' \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "Authorization: Bearer ${RUNNINGHUB_API_KEY}" \
--data-raw '{
  "nodeInfoList": [
    {
      "nodeId": "228",
      "fieldName": "aspect_ratio",
      "fieldValue": "16:9 (Widescreen)",
      "description": "方向"
    },
    {
      "nodeId": "227",
      "fieldName": "value",
      "fieldValue": "10",
      "description": "时长"
    },
    {
      "nodeId": "238",
      "fieldName": "value",
      "fieldValue": "日常客厅自然光，人物站直，镜头缓慢推近并轻微环绕，人物自然转身展示衣服版型，衣料有真实垂感和轻微摆动，表情放松自然。保留人物脸型五官和参考图一致，不换脸，不改变人物身份。无字幕，无画面文字，无LOGO，无水印。",
      "description": "提示词"
    },
    {
      "nodeId": "199",
      "fieldName": "image",
      "fieldValue": "替换为第一步生成的试穿图标识.png",
      "description": "参考图1"
    }
  ],
  "instanceType": "default",
  "usePersonalQueue": "false"
}'
```

视频 prompt 不要写成“仙山云海古装神话”那种大片风格。你的场景是**家庭沟通**，越日常越可信：

> 客厅自然光、人物站直、轻微转身、镜头慢推、衣料自然摆动、表情放松、无字幕无水印、人物脸型和参考图一致。

时长建议先做 **5—10 秒**。太短看不清版型，太长生成成本和等待时间都上去。生成后可以做两件事：

- **发给爸妈看**：比静态图更容易让他们判断“勒不勒、显不显胖、颜色能不能接受”；
- **自己留档**：如果爸妈说“这个领口不行”，你换一件再生成，而不是等快递到了再退货。

---

## 最后一句

技术不能替爸妈做决定。

但技术可以把“买错的风险”提前演一遍。

**别急着劝爸妈“试试嘛”，先让 AI 替他们试一遍。**  

他们看到自己穿上的样子，比你解释十句“这件真的挺好看”都管用。

附上文中提到的两个在线网站地址，大家请合法合规使用，再见。

```python
换装图片生成
https://www.runninghub.cn/ai-detail/2086369052158676993
视频生成
https://www.runninghub.cn/ai-detail/2110619048512942082
```

在这里插入图片描述 用 RunningHub 做一个网页版“代买试穿预演”：上传爸妈照片和想买的衣服，一键换装，再让画面动起来。买之前先看一眼，比买之后吵一架强。 给爸妈买衣服，最难的不是挑款式，也不是价格。 是那句熟悉的： “别买，我衣服够穿。” “这颜色太花，我穿不出去。” “不合适退来退去麻烦，别浪费钱。” 你在这头觉得“这件挺精神”，爸妈在那头觉得“买错又得退”。最后衣服买回来了，吊牌还在

别急着劝爸妈“试试嘛”，先让 AI 替他们试一遍

人工智能

音视频

开发工具

基于RunningHub打造网页版代买试穿预演工具：上传爸妈照片与衣服图片，AI一键换装生成试穿效果，再通过视频模型生成动态展示。全程无需安装软件，支持API批量调用，帮子女提前说服父母接受新衣，减少退换货沟通成本。附完整curl代码与免费在线体验入口。

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