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linkpix-clothing-recolor

一键生成服装的不同颜色版本,保持版型、材质及光影一致,无需重新拍摄即可完成 SKU 色卡图制作。当用户要求服装换色、出其他颜色版本、SKU 配色图、色卡图时必须触发。关键词:LinkPix、qhkit、服装换色、换色、改颜色、SKU图、色卡、配色版本、多色版本、免拍摄。

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٨ سبتمبر ٢٠٢٦ في ٠٢:٥٠
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linkpix-clothing-recolor
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一键生成服装的不同颜色版本,保持版型、材质及光影一致,无需重新拍摄即可完成 SKU 色卡图制作。当用户要求服装换色、出其他颜色版本、SKU 配色图、色卡图时必须触发。关键词:LinkPix、qhkit、服装换色、换色、改颜色、SKU图、色卡、配色版本、多色版本、免拍摄。
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https://www.npmjs.com/package/@iqinghu/qhkit
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# AI电商服装换色 | 服装换色 | 换颜色 | SKU换色 | LinkPix 一件衣服拍一次、全色系出图:底层是 `qhkit image` 自定义生图的定向换色重绘,逐色循环即可铺满 SKU。 ## 何时触发 - 「这件衣服出红/蓝/米白色版本」「补全 SKU 色卡图」 - 上新只拍了一个颜色、其他色号要图时。 ## 使用配方 ```bash qhkit image generate '{"modelLabel":"图片 5.0 Lite","uploadedImages":["./服装图.jpg"],"prompt":"将图片中的【蓝色连衣裙】变成【莫兰迪灰粉色连衣裙】,版型、材质纹理与光影保持一致"}' ``` 官方提示词模板(与 LinkPix 工作台「服装换色」功能同款):`将图片中的【原颜色+品名】变成【目标颜色+品名】`——可追加「版型、材质纹理与光影保持一致」。 - **多色 SKU**:逐色循环提交(每色一条命令),模型用 `图片 5.0 Lite` 保证各色版本之间细节一致。 - 颜色描述尽量具体(莫兰迪灰粉、藏青、燕麦米白),必要时给参照物。 - 有印花/logo 的服装要注明「印花图案与 logo 颜色保持不变」(或明确要一起换)。 **模型选择**:默认 `智慧模型`(效果好、有免费额度,LinkPix 工作台各图片编辑功能同用此模型);要更强真实感或更快换 `图片 5.0 Pro`;多张产出之间要细节一致用 `图片 5.0 Lite`;用户明确要最好效果且不赶时间用 `专图模式`。 **尺寸**:`sizePreset` 逐模型独立,先查再传:`qhkit image options '{"queryParams":["sizePreset","imageCount"],"modelLabel":"智慧模型"}'`;`imageCount` 可选 1/2/4/6/8/10。 **提示词**:官方模板中的 `【】` 表示需填入/替换的内容,生成时保留【】并把实际内容写在里面即可;可在模板后追加细节要求。 **注意**:这是生成式重绘,不是像素级修图——主体细节可能有轻微差异,出图后应引导用户核对关键细节(文字、logo、商品结构)。 ## 环境自举(缺什么装什么,不要因环境缺失放弃任务) 本技能依赖 `qhkit` 命令(npm 包 `@iqinghu/qhkit`),可完全独立安装。按顺序检测,缺失就地补齐: 1. **有 qhkit 吗?** `qhkit config show` 能跑通即就绪,跳到第 4 步。 2. **没有 qhkit 但有 node/npm**(OpenClaw/Hermes 机器部署流程保证自带 Node 22+)→ 全局安装(推荐): ```bash npm i -g @iqinghu/qhkit ``` 默认走 npm 官方源;官方源访问慢或超时(国内网络常见)时,再加镜像参数 `--registry=https://registry.npmmirror.com`(阿里维护的 npm 官方镜像,仅作网络兜底)。仅当全局安装因权限失败且无法提权时,才退而用 `npx @iqinghu/qhkit <命令> ...`(npx 必须写包全名)。 3. **连 node 都没有**(要求 Node ≥ 18):先装 Node 再回到第 2 步。 ```bash # Linux 二进制安装(装到用户目录,无需 root;先校验官方 SHA256 再解包): cd /tmp && curl -fsSLO https://nodejs.org/dist/v22.22.3/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz cd /tmp && curl -fsSL https://nodejs.org/dist/v22.22.3/SHASUMS256.txt | grep ' node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz$' | sha256sum -c - mkdir -p "$HOME/.local/lib" && tar -xJf /tmp/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz -C "$HOME/.local/lib" export PATH="$HOME/.local/lib/node-v22.22.3-linux-x64/bin:$PATH" ``` 校验行输出 `OK` 才继续;校验失败就删掉重下,**绝不解包未通过校验的文件**。nodejs.org 访问不通时,把两个下载 URL 的前缀 `https://nodejs.org/dist` 整体换成镜像 `https://registry.npmmirror.com/-/binary/node`(目录结构相同,SHASUMS256.txt 也有镜像,校验步骤不变)。`export PATH` 只对当前 shell 生效,跨命令调用时每个新 shell 都要先执行这行(或追加进 `~/.bashrc`)。macOS 用 `brew install node`;Windows 用 winget/官网安装包。arm64 机器把 `x64` 换成 `arm64`。 4. **密钥**:无密钥时(命令返回 `stage:"config"`),执行 `qhkit config set --token <密钥> --env prod`(密钥让用户打开 https://www.iqinghu.com/workbench/login?type=1&urlCode=1788417527636 注册/登录后,从 https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys 获取),或设环境变量 `QHKIT_TOKEN`。 5. **自检**:`qhkit config show` 输出脱敏配置即全部就绪。 **升级**:出现以下任一信号,先升级再重试原命令——命令返回 `{"ok":false,"stage":"version",...}`(版本门禁,message 里就是升级命令,照做即可);stderr 提示有新版本;`options` 返回 `catalogNotice` 且用户恰好要用那个新模型;报「模式在线上已下架或配置变更,请升级 qhkit」。 ```bash npm i -g @iqinghu/qhkit@latest ``` 官方源慢或超时时同样加 `--registry=https://registry.npmmirror.com`。 安装/配置失败时把具体报错告诉用户(常见:无写权限 → 提示用户提权或改用 npx;无网络 → 让用户处理网络)。 ## 调用契约 - 形式:`qhkit <命令> <action> '<json>'`,或 `qhkit <命令> <action> @params.json`(参数写进文件,避免 shell 转义问题,推荐)。 - stdout 恒为一行 JSON;失败为 `{"ok":false,"stage":"...","message":"..."}` 且退出码 1,把 message 原样转告用户。stderr 可能出现提示行,不是错误。 - 图片/视频参数直接填本地文件路径(CLI 自动上传换取 URL),素材已在公网时填 http(s) URL 也可。 - 标签类参数(`modelLabel`、`sizePreset`、`themeLabel` 等)必须与 `options` 返回的候选值逐字一致,不要自造或翻译;拿不准先调 `options`。 ## 报价、轮询与交付 - **报价**:要把积分数字报给用户时,先跑 `qhkit image estimate '<与 generate 完全相同的参数>'`,报它返回的 `credits`(实扣值,秒回、无副作用);`enough:false` 时提前告知余额不足。不要引用文档快照报价。 - **轮询**:`image generate` 自带轮询,阻塞到出图(最长约 14 分钟),返回里直接有图片 URL,不需要再查 status。 - **交付**:产物 URL 在返回的 `images` 字段里,按当前环境的媒体交付约定发给用户;产物必须和「生成完成」写在同一轮回复,并附返回里的实扣 `credits`(「本次实际消耗 X 积分」)。 - **失败**:转述 CLI 的 message(已是面向用户的中文,常见:积分不足、内容审核未通过),不要重试轰炸。 ## 能力边界 - 换整件衣服走「AI电商模特换装 | AI换装 | 服装试穿 | 换装工具 | LinkPix」;印花图案的配色裂变走「电商印花裂变 | 印花多版本 | 图案裂变 | POD设计 | LinkPix」。
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