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今天群里哥飞分享了一个很有意思的发现。
他说最近"ai ease hairstyle"这个关键词突然爆火。作为一个做OA的,我对这种突然暴火的词特别敏感,赶紧认真学习他的分析过程。
深入的调研分析
哥飞首先通过Google Trends发现,用户其实是在搜索"aiease.ai"这个网站。这个网站主打的就是AI换发型功能。
他进一步研究发现,用户的核心需求其实就是"ai hairstyle"。而且不只是在搜索引擎,在App Store的Lifestyle分类里,很多AI换发型的app都排在前列,比如PixStyle等。
这种多维度的验证方式让我学到了不少。以前我做OA时主要看亚马逊的数据,现在发现Google Trends配合App Store的数据,能更全面地评估一个需求的市场规模。
技术实现的思考
对于这种垂类AI产品,哥飞提出了两个关键问题:
有没有现成的三方服务可以调用? 如果自己开发,周期会不会太长?
就在我也在思考这些问题的时候,哥飞一句话点醒了所有人:"换发型,无非是一个comfyui的事。"
认识ComfyUI
这句话引起了我极大的兴趣。通过研究我了解到,ComfyUI是一个强大的AI工作流工具,它的特点是:
开源免费 可视化操作界面 支持多种AI模型 可以自定义工作流 有丰富的社区资源
目前主流的ComfyUI云平台有:
Replicate: 适合企业用户,API调用便捷 RunPod: 按需付费,性价比高 ComfyUI Cloud: 新手友好,配置简单
具体实现步骤
知道了工具,下一步就是具体实现。这时候就要请出我的老朋友Claude了。不过这里要特别说明一下,我用的是Monica AI平台里的Claude模型。为什么选Monica AI里的Claude呢？因为它对技术细节的理解特别深入,而且回答更有条理性。
我直接问它:"如何用ComfyUI实现AI换发型功能?需要用到哪些具体的模型和参数?"
准备工作
Stable Diffusion 1.5或2.1基础模型 Face ControlNet模型 Hairstyle LoRA模型 在RunPod上租用一个GPU实例 安装ComfyUI环境 下载必要的模型: 工作流搭建
Input Image -> Image Preprocessing ->
ControlNet Processor(face) ->
CLIP Text Encode ->
KSampler(with LoRA) ->
VAE Decode ->
Output Image具体节点配置
使用默认设置 采样方法: Euler a 采样步数: 20 CFG Scale: 7 融合LoRA权重: 0.8 正向提示词: "new hairstyle, high quality, detailed" 负向提示词: "bad quality, blur" 模型选择: control_v11p_sd15_openpose 提取人脸特征 调整尺寸到512x512 优化对比度和亮度 Input Image: 上传原始图片 Image Preprocessing: ControlNet Processor: CLIP Text Encode: KSampler: VAE Decode: 优化调试
调整ControlNet的权重来保持面部特征 微调LoRA权重来控制发型变化程度 根据效果调整采样参数 部署使用
保存工作流配置 设置API接口 测试并优化性能
实际效果
通过以上配置,可以实现:
保持原有面部特征 自然的发型变换 较快的处理速度(约15秒/张) 稳定的输出质量
启示与思考
这次学习让我深刻体会到:
发现机会很重要,但把握机会的能力更重要 AI时代,技术门槛在降低,重点是要了解工具和流程 在社群中保持开放和学习的心态
感谢哥飞的分享,让我学到了这么多。这个方向我会继续关注,如果后续有什么心得也会继续分享。
最近我已经完全All in AI了,确实感受到了AI带来的无限可能。像这样的AI应用机会还有很多,关键是要保持敏锐的嗅觉和持续学习的心态。
如果你也对AI应用感兴趣,欢迎一起交流讨论。毕竟在AI这个赛道上,没有人是局外人,重要的是要行动起来。
end
Dalong
转载请注明：刚刚，我破解了AI换发型项目的核心秘密，竟然比我想象的简单100倍... | 亚马逊套利，Amazon套利，Online Arbitrage | OA十年
