Seedream 5.5 + Seedance 2.5 做 AI 换装视频：完整工作流与 9 段提示词

哈喽，前段时间不是做过一系列真人换装视频吗？没想到发出来反响不错。

不少网友在求完整教程，还有人想付费让我帮他的电商店铺做模特图🤣

之前是用 ChatGPT 生图，再用 Seedance 做视频。

最近正好 Seedream 5.5 发布了，看介绍能力挺强，我就想着换它试试，顺便把大家想看的教程整理出来。

这次手把手带大家走一遍：用 Seedream 5.5 做人物和穿搭图，再用Seedance 2.5 生成视频，做完就可以发抖音，起个号问题不大，发挥你们的想象力即可✌🏻

提示词和踩坑记录都放在文章里，想做换装视频、试试电商穿搭图的朋友，可以跟着操作一遍，有手就行。

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先浅浅地感受一下吧👇🏻

再看一下这次做的效果，同一个人，换成周一到周五的通勤穿搭：

废话不多说，我们直接开始。

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一、怎么生成人物底图？用 Seedream 5.5 双图参考

先打开即梦网页版👉🏻（后续也可以使用 API 接入），生图选 Seedream 5.5

这一步其实比较简单，准备一张全身照，再加一张能看清五官的近照，两张一起传，效果会好一些。

我刚开始踩过一个坑：只给近照，或者只给全身照，生成几版以后，脸和原来的人总有点差距。后来发现可能和参考图的分辨率有关，全身照里脸占的区域太小，五官看不清楚。

所以就让近照参考脸，全身照参考身材和站姿。

近照放图1，全身照放图2，提示词如下：

图1参考脸和发型，图2参考身材、站姿和构图，保持同一个人。穿奶白色缎面长袖睡衣和蕾丝边短裤，赤脚站在客厅中央。左侧落地窗和纱帘，右侧原木书架和绿植，浅木地板，日光从左侧照入。竖版9:16，全身入画，真实摄影质感。

出来是这样👇🏻

底图的风格大家按自己的喜好来就可以了。我这里选了睡衣，作为换装前的起始造型

生成出来其实挺惊艳的。睡衣的微光、衣料的细节，还有窗边的日光和脚下的影子，都非常自然，看着挺真实的，相当 nice！

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二、怎么提取服装？生成白底隐形人台穿搭图

底图就位，接下来准备穿搭图。

这里有个技巧：自己不会搭，或者生出来不好看，就找参考模仿呗。

明星穿搭、日常通勤都可以，抖音、小红书上的真人实拍，淘宝的上身图也都能找。

把这些图直接扔给模型，让它把衣服、鞋包单独提取出来，做成这种白底的隐形人台图。多准备几套，后面换装时直接替换就行。

提取穿搭的提示词如下：

提取参考图中的整套服装、鞋包和配饰，保留款式、颜色、材质和叠穿关系，不重新搭配。生成正面朝向的隐形人台穿搭图，衣服有自然体积，没有真人、人台或衣架。纯白背景，竖版9:16，全套完整入画，无文字和水印。

五套提取出来是这样的👇🏻

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三、怎么批量换装？一张底图替换五套穿搭

有了底图和衣服，下面就是换装。两张图一起传，注意把人物姿势约束一下，别让它跟着人台图变了，只换衣服，姿势还是原来那样

提示词：

图1参考人物、姿态和场景，图2只参考整套服装、鞋包和配饰。只换衣服，保留人物五官、发型、身材和站位，双臂自然下垂，不模仿人台姿势和宽度。衣服自然合身，光影融入原场景。竖版9:16，全身入画，无文字和水印。

先拿周一这套试一下👇🏻

人物和衣服来自两张图，合在一起以后，衣料的明暗、鞋底的影子也能和房间接上，看着不像硬贴上去的。

周二到周五的操作一样，每次都用最开始那张睡衣底图，提示词不用动，只换图2的穿搭参考。五套的效果如下👇🏻

再放大看下脸，五官、表情基本都保留住了：

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四、怎么把穿搭图做成视频？Seedance 2.5 三图法

穿搭图做好，下面就是做视频了

我拿周一这套演示，还是用之前的三图方法：

1. 睡衣底图，作为开始的造型。
2. 周一的上身图，作为换好衣服后的造型。
3. 同一个房间的空场景图，作为背景参考。

前两张已经有了，第三张拿底图让它把人去掉就行：

移除人物和人物投影，自然补全被遮挡的区域。房间、家具、光线、构图和尺寸不变，不留残影。

然后直接在画布里选中这三张图，用 Seedance 生成视频。

然后让豆包或者其他 Agent，根据自己的服装调整提示词，用遮挡或转场完成换装就行。

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五、多轮改图稳不稳？Seedream 5.5 对比 ChatGPT Image 2.6 实测

好了，换装流程到这里就演示结束。

上次有兄弟想让我帮店铺做模特图，我想了下感觉有搞头😄

不过做电商图，少不了反复改颜色、调细节。生图是越来越容易了，改图还是能改到崩溃。

所以看到 Seedream 5.5 这次提到的几个亮点，我就想继续测一下：

1. 多轮编辑更稳：只改指定的地方，其他地方不跟着变，介绍里说最多能连改100轮
2. 原生透明图：直接生成透明背景的素材，拿去拼图、做封面，不用再抠一遍
3. 真实感和文字表现更好：人物和光线更自然，小字也能写得更清楚

先拿周三肩上那件毛衣，用 Seedream 5.5 和 ChatGPT Image 2.6 各连改十轮。两边用相同的底图、同样的指令，每轮接着上一轮的结果改，看看实际效果怎么样。

提示词模板如下：

只把肩上的毛衣改成【奶白色羊绒毛衣】，保留系法、位置和大小。人物五官、表情、发型、姿态、其他服饰及背景、光线、构图均不变。竖版9:16，尺寸与原图一致。

十轮的变化👇🏻

全身对比，上面 Seedream，下面 ChatGPT：

放大看脸👇🏻

再把第十轮和原图比一下，红色是有差异的地方👇

这组连改10轮下来，结果显而易见，Seedream 5.5 更稳。确实相当牛逼，以后改图方便多了。

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六、衣服上的文字能写对吗？中文、英文小字与透明 PNG 测试

既然想做商业化，衣服上的品牌名、Logo这些文字就不能错，换衣服、换搭配的时候千万不能出错。

所以我又测了一下中文、英文和小字，还有这次新增的原生 RGBA 透明图，效果如下。

中文加字

先在周二的毛衣上写五个字：广告位招租 😄

只在毛衣胸前添加黑色粗体“广告位招租”，一行横排，贴合衣料纹理。其余不变。

然后接着改两轮：裤子改黑，再把包改黑，都要求保留胸前文字，其他不变。

英文小字

周四背心左胸加上「YOUR BRAND HERE」：

只在背心左胸添加小号白色刺绣“YOUR BRAND HERE”，分两行（YOUR BRAND / HERE），拼写准确。其余不变。

同样接着改两轮：裤子改浅灰，再把帆布包换成棕色皮包，保留左胸文字，其他不变。

再试一下鞋上的「LONELY 01」：

只在两只鞋外侧印上黑色小字“LONELY 01”（L-O-N-E-L-Y，空格，数字0和1），贴合鞋面。其余不变。

透明素材

将包包单独提取出来：

单独提取手提包，保留款式、颜色和材质，补全遮挡。移除人物、背景和投影，包体完整、边缘干净，输出透明PNG，不要白底或棋盘格。

这种透明图就很方便，做海报、详情页，或者搭配自己素材库里的其他图片，直接拿来用，不用再抠一遍。

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七、这套工作流的适用范围与局限

上面只是拿换装和电商穿搭做个演示，主要是把这个方法分享给大家。大家可以再发挥一下，比如品牌联名试搭配、店铺上新做模特图，或者把单品存起来，组合成自己的海报和短视频素材。

这次体验下来，我对 Seedream 5.5 还是相当满意的，尤其是改图，确实省心不少。国产模型越来越强了，后面能玩的东西应该也会更多。

这套工作流回头我再仔细打磨一下，看看能不能抽出一些通用的东西，做成一个 Skill 放给大家用。

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八、常见问题 FAQ

Q1：做这种 AI 换装视频需要什么工具？要本地显卡吗？

不需要本地显卡。整套流程在即梦网页版（jimeng.jianying.com）完成：生图和改图用 Seedream 5.5，视频用 Seedance 2.5。浏览器打开即可操作，也可以后续用 API 接入自动化。

Q2：换装以后人脸变了、不像本人，怎么解决？

原因是参考图给得不够。只给近照，模型不知道身材比例；只给全身照，全身照里脸占的区域太小，五官看不清。正确做法是两张一起传：近照负责五官和发型，全身照负责身材、站姿和构图。

Q3：换装时人物姿势被带跑、变成人台那种僵硬姿势，怎么办？

在提示词里明确约束：「只换衣服，保留人物五官、发型、身材和站位，双臂自然下垂，不模仿人台姿势和宽度」。约束越具体，姿势越稳。

Q4：五套通勤穿搭要准备什么素材？需要生成五张底图吗？

不需要。只需要一张人物底图（本文用的是睡衣造型），外加五张白底隐形人台穿搭图。换装时每次都用同一张底图，提示词不变，只替换第二张的服装参考图，这样五套下来还是同一个人。

Q5：生成换装视频时，为什么要额外准备一张空场景图？

空场景图是给 Seedance 做背景和光影参考。做法是把人物底图交给模型，用提示词「移除人物和人物投影，自然补全被遮挡区域，房间、家具、光线不变」生成。有了它，换装后人物和房间的光影才能接上。

Q6：多轮改图会不会越改越糊、五官跑掉？

实测十轮改色后五官仍然稳定，官方介绍最多可连续改 100 轮。关键是每轮提示词都要写明改动范围和「其余不变」，例如「只把肩上的毛衣改成奶白色羊绒毛衣，保留系法、位置和大小」。

Q7：衣服上的品牌名、Logo、小字能写对吗？

可以。中文（如「广告位招租」）、英文小字（如「YOUR BRAND HERE」）、鞋面小字都能生成。但后续改色、换包时必须每轮重复强调「保留胸前文字，其他不变」，否则容易被抹掉。

Q8：这套流程能直接用于电商模特图或商用吗？

技术上可以，原生透明 PNG 也支持直接做海报和详情页。商用前注意两点：模特肖像与服装素材的版权，以及平台对 AI 生成内容的标注要求。本文方法整理自 @Lonely__MH 的公开教程。