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xsl 215663177a feat: 新增mask区域重绘功能 + 羽化贴回优化 + 发丝增强

新增功能：
- inpaint_mask.py: mask区域重绘服务（enhance/pure_inpaint两种模式）
  严格只在mask区做SD inpainting，发丝自然化
- /inpaint 页面 + /api/inpaint 接口：画板手绘mask + 提示词编辑 + denoising可调
- enhance_hair.webui_img2img: 新增denoising_strength参数（原硬编码0.35）

羽化贴回优化（hair_swap_manual.py 步骤⑥）：
- feather_px（羽化范围）+ feather_alpha（羽化强度）拆分为两个独立参数
- 改为只羽化边缘（mask内部保持硬切，仅边缘带渐变）
- 新增黑底羽化对比图（纯黑背景凸显边缘过渡）

其他改动：
- OSS/COS密钥脱敏：改为可选import，未设环境变量时不崩溃
- manual页面：发型列表改为本次训练的8个（含hair_flow）
- enhance二次增强：重绘区改为「原图头发∪手绘mask」并外扩10%+减发际线带3cm
- 发型清单文档更新：179→180个可用发型（+hair_flow）

涉及文件：
- 新增: inpaint_mask.py, inpaint.html
- 修改: app.py, manual.html, hair_swap_manual.py, enhance_hair.py
- 修改: oss_module.py, upload_oss.py, cos_module.py（密钥脱敏）
- 文档: HAIRSTYLES_AVAILABLE.md, hairstyles_available.csv

2026-07-08 20:38:31 +08:00

4.8 KiB

Raw Blame History

可用发型清单

当前共 180 个发型可用于换发型功能。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。

概览

类别	数量	说明
总可用发型	180	三件齐全，可直接换发型
├ 男款 (boy)	93	适合男性脸型
├ 女款 (girl)	87	适合女性脸型（+hair_flow）
├ 中文名命名	7	按脸型训练的新发型
├ 英文名命名	16	历史测试发型 + hair_flow
└ 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）。

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。

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。

二、历史测试发型（英文名）

hair_id	gender	备注
hair_flow	girl	波浪卷发，最新训练（2026-07-07）
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

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

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。

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 换发型（含 enhance 二次增强 + 羽化贴回）
http://localhost:8888/inpaint — mask区域重绘（发丝自然化，enhance/pure_inpaint两种模式）
http://localhost:8888/hairline — 发际线 mask 实验（4种方案对比）

3. API 调用

# 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"}'

六、训练新发型

参考 docs/ 和项目根的 README.md，使用：

# 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。

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。

4.8 KiB Raw Blame History Unescape Escape