AI 绘画到现在也有一段时间了，特别是 MJ 和 SD 的强大，让不少设计从业者节省了大量的时间。AI 出图确实提高了效率，但从客户的角度来说，却一直的不到认可，原因在那里？
上次，我有一篇文章《Sora 又升级了？现实地讲讲 AIGC 在广告营销行业的场景应用》，讲到 lora 模型难以解决 " 最后一公里 " 的难题——即广告主要求对商品和 logo100% 还原。
卡壳点如下图所示，使用 lora 模型给客户训练的耳机图，会发现 logo 永远无法还原。
而且，即便是得到 90% 还原度的图，仍然需要使用 100-200 张产品图数据进行投喂训练，并花费模型训练师 1-2 周的时间。
有这个成本，可能我还不如直接找模特拍摄一张照片。
实际上，当时我还不太理解整个 AIGC 工作流的正确使用方法。而这个问题，对于在熟练运用 AIGC 场景的厂商来说，早就已经不是难题。
为此，我还特地去请教了阿里巴巴跨境电商服务专家——陈生老师（视频号 @陈生 2.0）。像他这样既懂美术、又懂 AI 编程，还实现稳定商业收入的超级个体，市面上真的不多。
他告诉我，针对客户这个需求，你根本就不能用训练 lora 模型的方法来做。原因有两点：
第一、客户不可能给到你 100-200 张商品图去练，你找素材就很费时间；
第二、lora 模型用来练人脸是可以的，但用来训练商品的思路就不对。
所以，陈生老师给出的解决方案是：使用 SD 的蒙版 +" 局部重绘 " 功能。
也就是说，正确的工作流应该是：你随便找个人戴上耳机拍一张照片，然后使用蒙版 +" 局部重绘 " 功能，把这个人的脸换掉，变成模特，最后再润色一下。
这就是来自真实市场需求的解决方案，简单粗暴，但确实好用。
然而，你会发现，很多 AIGC 平台社区和兴趣博主却在干嘛呢：把 " 局部重绘 " 这么重要的功能，用在玩 " 换装游戏 " 这种 C 端用户才感兴趣的场景中，比如下图。
