# 可用发型清单

> 当前共 **179 个发型**可用于换发型功能（hair_flow 训练完成后为 180 个）。
> 数据来源：`/api/hairstyles` 接口实时返回，要求发型同时具备「LoRA权重 + ref材质 + config.json」三件齐全。
> 全量清单见同目录 `hairstyles_available.csv`。

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## 概览

| 类别 | 数量 | 说明 |
|------|------|------|
| **总可用发型** | **179** | 三件齐全，可直接换发型 |
| ├ 男款 (boy) | 93 | 适合男性脸型 |
| ├ 女款 (girl) | 86 | 适合女性脸型 |
| ├ 中文名命名 | 7 | 本次按脸型训练的新发型 |
| ├ 英文名命名 | 15 | 历史测试发型 |
| └ 数字ID命名 | 157 | 生产环境发型（雪花算法ID） |

**性别说明**：gender 字段决定发型被分到"男款/女款"，但换发型时**男女发型都能用**（只是预览图用对应性别的标准脸）。

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## LoRA 权重文件位置

每个发型的 LoRA 权重（约 144MB/个，共约 26GB）：

```
/home/xsl/change_hair/data/train_material/<hair_id>/model/hairstyle_hd_lora.safetensors
```

换发型时 photo_service 会从该路径动态加载 LoRA。

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## 一、本次训练的新发型（中文名，按脸型适配）

这 7 个是本次会话按 `<脸型>-<发型>` 规则训练的，可在 `hair_type_images/` 找到原图：

| hair_id | 脸型 | 发型 | gender | 预览图 |
|---------|------|------|--------|--------|
| 圆-心形 | 圆脸 | 心形刘海 | girl | ✓ |
| 圆-椭圆 | 圆脸 | 椭圆 | girl | ✓ |
| 圆-波浪 | 圆脸 | 波浪卷 | girl | ✓ |
| 圆-直线 | 圆脸 | 直发 | girl | ✓ |
| 圆-花瓣 | 圆脸 | 花瓣剪 | girl | ✓ |
| 心形-心形 | 心形脸 | 心形刘海 | girl | ✓ |
| 心形-椭圆 | 心形脸 | 椭圆 | girl | ✓ |

> ⏳ 还有 23 个同类发型（方脸/椭圆/菱形/长脸系列）尚未训练完成，可用 `batch_train_hairstyles.py` 继续训练。

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## 二、历史测试发型（英文名）

| hair_id | gender | 备注 |
|---------|--------|------|
| huaban1 | girl | 画板1 |
| huaban2 | girl | 画板2 |
| new_test_001 | boy | 测试 |
| newf_1214 / 12141 / 12314 / 1235314 | girl | 测试系列 |
| newf_121445553 | boy | 测试 |
| newf_204 / 216 | girl | 测试 |
| test001 | boy | 测试 |
| test002 | girl | 测试 |
| test003 / 0036 | boy | 测试 |
| test888 | boy | 测试 |

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## 三、生产发型（数字ID，157个）

这部分是生产环境训练的发型，使用雪花算法生成的纯数字 ID（如 `1935356131338985473`）。

**男款 76 个，女款 81 个**（具体清单见 `hairstyles_available.csv`）。

部分 ID 段对应的训练批次（推测）：
- `1905xxx` / `1906xxx`：早期批次
- `1907xxx`：第2批
- `1929xxx`：第3批
- `1935xxx`：第4批（数量最多）
- `1938xxx` / `1939xxx` / `1940xxx` / `1941xxx`：补充批次
- `1953xxx` / `1954xxx`：扩展批次
- `1980xxx`：最新批次

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## 四、未完成训练的发型

| 状态 | 数量 | 说明 |
|------|------|------|
| 有 LoRA 但缺 ref 材质 | 135 | 训练了 LoRA 但没生成换发型材质，**不能用于换发型** |
| 有 ref 材质但缺 LoRA | 14 | 材质在但 LoRA 丢失 |
| 训练目录但两样都没有 | 34 | 训练中断或失败 |

> 如需让这 135 个"有 LoRA 缺材质"的发型可用，可对它们单独跑 `train_hairstyle_full.py` 的 step3/step4（生成 ref 材质），无需重新训练 LoRA。

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## 五、如何测试这些发型

### 1. 简易测试页
访问 `http://localhost:8888/test_new`（本次新发型）或 `http://localhost:8888/swap`（全部 179 个发型）。

### 2. 调试页（带可视化）
- `http://localhost:8888/debug` — 全参数调试台
- `http://localhost:8888/manual` — 手绘 mask 重绘
- `http://localhost:8888/hairline` — 发际线 mask 实验

### 3. API 调用
```bash
# 列出所有可用发型
curl http://127.0.0.1:8888/api/hairstyles

# 换发型（hair_id 替换为上面的任意发型）
curl -X POST http://127.0.0.1:8888/api/swap \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"img":"<base64图片>","hair_id":"1935356131338985473"}'
```

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## 六、训练新发型

参考 `docs/` 和项目根的 `README.md`，使用：
```bash
# 单个发型训练
python batch_train_hairstyles.py --src <发型图目录> --gender girl --only <hair_id>

# 批量训练
python batch_train_hairstyles.py --src hair_type_images --gender girl
```
训练完成会自动生成 LoRA + ref材质 + 模板材质 + 预览图，发型立即可用。

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*文档生成时间：2026-07-07*
*发型数据可随时通过 `/api/hairstyles` 接口获取最新状态。*