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openclaw skills install @autoagc/qinghu-model-outfit-restore青虎AI 模特换装高一致性还原:上传模特图与要替换的衣物图,一键完成精准换装,保持人物姿态与光影高度一致、衣物细节还原到位,适配电商穿搭快速出图。当用户要给模特换衣服、换装、试穿、把这件衣服穿到模特身上、做穿搭图时必须触发。关键词:青虎AI、模特换装、换衣服、虚拟试穿、一致性还原、姿态保持、光影一致、穿搭图、电商出图。
openclaw skills install @autoagc/qinghu-model-outfit-restore把一件衣服穿到指定模特身上:姿态不变、光影不变、衣物细节还原到位。
和普通换装的区别就在「高一致性」——出来的图能和同组其他图放在一起用,不会因为光影跳脱而穿帮。固定计费(快照 2 积分/次)。
# 字段表
qhkit workflow options '{"workflow":"wf_039"}'
# 报价(固定计费)
qhkit workflow estimate @params.json
# 提交
qhkit workflow generate @params.json
# 轮询,完成后 images 里是结果图
qhkit workflow status '{"logId":"<generate 返回的 logId>"}'
params.json:
{
"workflow": "wf_039",
"fields": {
"模特图": "./素材/模特.jpg",
"替换衣物图": "./素材/连衣裙.jpg",
"提示词": "保持原有姿态与光影,裙摆自然垂坠"
}
}
| 字段 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| 模特图 | 否(实际必给) | 被换装的模特图,1 张 |
| 替换衣物图 | 否(实际必给) | 要穿上的衣物图,1 张 |
| 提示词 | 否 | 补充要求,如「保持原姿态」「袖口露出手表」 |
两张图的顺序不能反:模特图在前、衣物图在后。反了会得到完全错误的结果。
衣物图建议用平铺图或正面穿着图,背景干净、单品完整;模特图里被替换的服装区域尽量不被手臂或包袋大面积遮挡。
以上字段是 2026-08 的快照。线上字段表随时可能调整,拿不准先跑
options,字段名一律以它返回的label为准。
qhkit workflow <action> '<json>',或 qhkit workflow <action> @params.json(参数写进文件,避免 shell 转义问题,中文字段名推荐用这种)。{"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。fields 的键就是 options 返回的中文字段名(label),一字不差地照抄;字段表由线上定义,拿不准先跑 options,不要凭本文档的快照硬编。options 返回的候选逐字一致。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:
有 qhkit 吗? qhkit config show 能跑通即已安装。再确认版本:本技能用的 workflow 命令自 v0.10.0 起提供,
qhkit --version 低于 0.10.0(或执行 workflow 报「未知命令」)时按下面「升级」一节升级后再用。两项都满足就跳到第 4 步。
没有 qhkit 但有 node/npm → 全局安装(推荐):
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)。
连 node 都没有(要求 Node ≥ 18):先装 Node 再回到第 2 步。
# 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。
密钥:无密钥时(命令返回 stage:"config"),先执行 qhkit config set --token <密钥> --env prod(密钥让用户打开 https://www.iqinghu.com/workbench/login?type=1&urlCode=1788417429126 注册/登录后,从 https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys 获取),或设环境变量 QHKIT_TOKEN,或用 OPENCLAW_CONFIG_PATH 指向已有配置文件。
自检:qhkit config show 输出脱敏配置即全部就绪。
升级:命令返回 {"ok":false,"stage":"version",...}(版本门禁,message 里就是升级命令)或 stderr 提示有新版时,先升级再重试(官方源慢时同样加 --registry=https://registry.npmmirror.com):
npm i -g @iqinghu/qhkit@latest
安装/配置失败时把具体报错告诉用户(常见:无写权限 → 提示提权或改用 npx;无网络 → 让用户处理网络)。
报价:提交前先跑 qhkit workflow estimate '<与 generate 完全相同的参数>',把返回的 credits 报给用户并等确认;enough:false 时提前告知余额不足并停下。不要引用文档里的价格快照当报价。
权益:多数 AI 应用是订阅制付费应用。estimate 返回的 benefit 里 hasPurchased / freeCount / workflowFree 三者都不满足时,generate 会被直接拦下——如实转告开通入口,不要反复重试。
轮询:generate 只提交,立即返回 logId;用 qhkit workflow status '{"logId":"<返回值>"}' 每 15 秒查一次,直到 stage:"done"。工作流最长可跑约 40 分钟,提交后立即告知 logId 和耗时预期,不要提前放弃。需要中止用 qhkit workflow stop '{"logId":"..."}'。
交付:产物 URL 在 status 返回的 videos / primaryVideo / images / files 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。
消耗写在回复的最末尾,单独一行,格式固定:
本次共消耗 9.6 青虎积分
数值取 status 返回的 credits(实扣值,预扣多退少补之后的结果)。这一行必须另起一行、独占一行、放在正文全部结束之后,前面空一行隔开,不要混写进交付段落。refundedCredits 是预扣多退回的部分,用户问起再说,不占这一行。任务失败未扣费时不输出这一行。
失败:转述 CLI 的 message(已是面向用户的中文,常见:积分不足、未订阅、素材不合规、工作流执行失败),不要重试轰炸。
generate 只提交不出结果,必须用 logId 轮询 status;任务不可撤销,logId 要保留。同系列的其他「青虎AI」技能(按需转交,不要在本技能里硬做):