做服装电商的朋友大概率都有过这种场景：一批新款刚到货，平铺图和细节图都拍好了，放到详情页里却总觉得差点意思。没有上身效果，买家很难想象自己穿上去是什么样子。
请模特拍摄当然是最理想的方案。但现实往往是，一场拍摄下来，模特费、摄影师费、场地费加起来轻松过万，周期长、沟通成本高。对于中小卖家来说，很难做到每一个 SKU 都有上身图。跨境卖家还要同时考虑不同市场对肤色、体型的偏好，难度更高。
好消息是，过去一两年里 AI 图像生成技术的进步非常快。现在只需要一张服装平铺图或者简单的产品照，就有机会生成一套看起来相当专业的模特上身效果图。这篇文章我想结合一个真实可用的工作流，聊聊 AI 虚拟试穿在 2025 年到底能帮服装卖家解决哪些问题，哪些地方又暂时替代不了传统拍摄。
传统拍摄到底卡在哪？
在讨论 AI 之前，咱们先把传统模特拍摄的现实盘一盘。
首先最直观的是成本。一个基础的模特拍摄项目，模特日薪往往在 800--2000 元之间，再加上摄影师、化妆师、场地租赁，一天下来的硬成本很容易超过 5000 元。如果店铺每周上新 20--30 款、每款都想配上身图，光拍摄就是一笔不小的长期固定支出。
然后是效率和节奏的问题。从约模特、定档期，到拍摄当天的准备，再到后期修图、选片，完整走完一轮少说也要一周时间。对于追求快速上新、想捕捉短期热点的店铺来说，往往会出现「衣服到了，但图还没出」的尴尬情况。有时候等图片出来，市场热度已经过去了。
还有一个容易被忽视的问题是风格一致性。不同批次的拍摄，因为模特、场景、光线和摄影师风格的差异，最终放到店铺里很难做到完全统一。有的图偏冷，有的偏暖，有的背景复杂，有的是简棚，整体看上去会弱化品牌感。
这些痛点都是真实存在的，也解释了为什么越来越多卖家开始尝试用 AI 做一部分上身图。不是因为 AI 更酷，而是因为这件事在传统模式下的投入产出比越来越难算得过来。
AI 虚拟试穿现在到底能做到什么程度？
说到 AI 生成模特图，很多人第一反应还是「一眼假」。这个印象在早期确实很常见：手指数量不对、衣服边缘糊成一团、脸看起来像谁又谁也不像。
但从 2024 年以后，一些新一代图像模型在服装上身效果方面的表现有了明显提升。比如 Banana Pro、即梦 4.0 这类模型，在大多数情况下能保持服装颜色、材质、图案的大致准确，能生成比较自然的人体姿态和光影效果，也支持不同肤色、体型、年龄段的模特形象。
当然，这并不意味着 AI 已经和真实摄影完全同级别。复杂结构、多层叠穿、不规则剪裁、极细的蕾丝和流苏等细节，仍然是 AI 容易犯错的地方。但如果从「能不能用于电商详情页和主图」这个标准来看，尤其是对基础款、走量款来说，AI 生成的上身图已经具备了实用价值。
更重要的是，它把原本需要多人协同、提前排期的工作，浓缩成了一个可以反复调试、快速迭代的流程。
从平铺图到上身图：一个可落地的工作流长什么样？
市面上已经有不少工具可以实现虚拟试穿效果，包括偏「一键生成」的 SaaS，也包括像 OpenCreator、ComfyUI 这种基于工作流的创作平台。这里我以 OpenCreator 的一个「批量 AI 模特试穿」工作流为例来讲原理，你也可以类比到其他支持图生图的工具上。
准备素材：让 AI 先看清衣服
不管用什么平台，素材质量永远是上限。理想的服装图片一般需要背景干净，最好是纯色或简单背景，便于后续抠图或直接识别；衣服要平整、无大面积褶皱；光线均匀，颜色尽量接近实物；分辨率足够高，建议至少在 1000px 以上。
如果手头只有拍好的平铺图，可以先用抠图工具把服装主体提出来。OpenCreator 自带的 Image Background Editor 节点可以做这件事，你也可以用熟悉的第三方抠图工具，最终产出的都是干净的单品图。
在一个相对完整的虚拟试穿工作流里，通常会把衣服的前后、上下身分开输入，比如上衣正面和背面、裤子正面和背面、鞋子正面和背面。
这样做的好处很直接：后面在生成不同角度的时候，尤其是背面和侧面，AI 有足够多的参考去还原细节，而不是凭空猜。比如一件卫衣背后有大面积印花，工作流在生成背面和背侧角度的时候，会额外参考你提供的背面图，尽量避免出现正面有图案、背面却变纯色这种明显违和的问题。
人物设定：固定一个可复用的虚拟模特
除了衣服本身，还需要告诉模型是谁在穿。在工作流里通常会有一个文本输入节点，你可以用自然语言描述模特的特征，比如「亚洲男性，二十多岁，身材匀称，短发，整体感觉干净自然」，或者像实际工作流里用到的 Asian handsome guy 这样的英文描述。
本质上，这一层是在给 AI 定义一个相对稳定的人设。后面不同角度、不同场景的生成，都会尽量围绕这套人设展开，让整组图看起来像是同一个人在穿同一套衣服。
对于客群比较多元的店铺，你也可以基于同一套工作流，分别设定大码模特、成熟职场风、学生感等不同人设，逐步沉淀成自己的虚拟模特库。
提示词整理：把摄影需求翻译成模型听得懂的话
接下来通常会有一个文生文节点，用内置的提示词模板，自动拼装出一段更专业的拍摄说明。这段说明会涵盖棚拍环境（极简风格、高级感的服装摄影棚、无缝白背景、柔和布光）、构图方式（正面全身、正面上半身、三分之四侧身、对镜自拍等）、姿态与表情（自然站姿、手脚放松、不做夸张动作）、光线氛围（柔光、少阴影，重点突出衣服的轮廓和布料纹理），以及整体气质（安静、克制、高级，不喧宾夺主）。
OpenCreator 工作流里是这么写的：
The ** Task ** actively identifies the [Model Appearance] and integrates it into the prompt template below, filling in the variables. Output the prompt result directly. Explanatory or concluding language is strictly prohibited. * * * * prompt template_Name: "High-end Fashion Static Photo Album Shooting" Base_In terms of style: "Photography style, editing style, clean studio lighting, 4K image quality"_9:16 Furthermore, ratio: The scenario of ""_A high-end fashion photography studio with a minimalist style, featuring a seamless white background and soft ambient lighting._Take a full-body shot from the head up, center the composition, without tilting or moving the camera. The model faces forward, presenting a perfect symmetrical state in the picture_The model stands on with her feet flat and her arms hanging naturally. Expressionless, standing upright, looking directly into the camera (or covered by a hat). Does not interact with the surrounding environment. Use the provided clothing items as visual references (image input). Accurately restore the texture, contour and color of the generated image. The trademark and the pattern must be very consistent. Automatically match suitable clothing and accessories based on the provided clothing model_Appearance: Carefully analyze and integrate the provided model's appearance description, including facial structure, hair quality, skin tone, and overall atmosphere, to accurately match the expected appearance. [Atmosphere]: Silent tension, luxurious minimalism, and an emotionless high-end fashion editing tone. The focus is entirely on the outline and fabric of the clothing. Lighting: Soft diffused light, minimal shadows and even illumination are used to highlight the texture and form of the clothing.对使用者来说，你只需要给一句简短的人物描述，其余大量细致的摄影要求，都由工作流在这一层自动补全并传给图像模型。这比直接在单一 AI 画图工具里自己琢磨英文 prompt，会稳定和省心很多。
多角度生成：围绕同一套衣服与同一个人，展开完整视图
在工作流的后半段，会串联起多个图生图节点，分别对应正面上半身特写、正面三分之四侧身（左右）、背面上半身、背面三分之四侧身（左右）、对镜自然自拍等更生活化的角度。
每个节点都会继承前面生成出的基础上身图或中间结果，使用同一份人物设定来保持脸和身材的一致，同时针对各自角度添加不同的机位说明。最终一次运行就能得到一整组风格统一、角度多样的上身图，你只需要在结果里挑出最适合放详情页和主图的那几张。
进阶玩法：批量生成和风格统一
当你熟悉了基础流程之后，可以在此之上做一些进阶优化，把「能用」变成「好用」。
建立自己的虚拟模特库
与其每次临时想一个新模特，不如提前设计几位店铺专属模特。可以利用 AI 先生成几张符合品牌调性的虚拟模特照，固定下来作为参考。以后每次生成新的上身图的时候，都围绕这几位模特来做，比如某位负责日常通勤风，某位负责街头潮流风，某位负责职场正式风。久而久之，顾客一进店就会对这些熟面孔产生记忆，整体视觉也会更有品牌感。
同款多色的批量处理
多色基础款是服装电商的常见场景。传统方式需要每个颜色都拍一次全套上身图，而工作流方案可以这样做：先为主推色拍或生成一组高质量上身图，然后把这组图作为参考，通过图生图功能批量生成其他颜色版本，在提示词中强调只更改服装颜色、其余保持一致。这样既能保证不同颜色之间的构图、模特、光线几乎完全一致，又能大幅减少重复劳动。
不同场景的一键切换
同一套服装，在不同场景中传达的感觉完全不同。一件白衬衫在办公室里是职场感，在海边就是度假感。借助背景编辑（Image Background Editor）一类节点，可以快速把同一张上身图搬运到不同场景里，比如清爽的日光室适合日常通勤风，城市街景适合街头休闲风，纯色背景适合作为电商主图或投放素材。
成本和效率：用一组大致数字对比
为了避免只停留在「感觉上更快更便宜」，我用一个相对保守的假设做对比：假设你每月需要为 100 个 SKU 制作一套基础上身图。
传统拍摄方案的话，以常见的速度估算，一天拍 15--20 款并不算轻松。如果按 100 个 SKU 来算，大概要拍 5--7 天，再加上后期修图、选片的时间，整体周期往往接近两周。成本方面，模特费用、摄影团队、场地与设备、化妆造型、修图等加起来，一次完整拍摄下来月支出在 2--3 万元并不夸张，在一线城市或请知名模特的时候可能更高。
如果用 AI 生成方案，在熟练掌握工作流之后，单个 SKU 从素材准备到生成多张上身图，大致在 5--10 分钟。100 个 SKU 的工作量，一个人 2--3 天可以跑完，中间还可以边看边调。以 OpenCreator 为例，使用 Banana Pro 等图像模型每次会消耗一定的 Credits，一组多角度上身图的成本通常在每款几元到十几元的量级。加上操作人力成本，相对于传统拍摄属于更可控、可按需扩缩的一种方式。
这并不是说 AI 就可以完全替代真实拍摄。更合理的方式是把 AI 用在基础款、长尾 SKU、测款阶段和多色扩展上，把有限的真人拍摄预算集中投在品牌主推款和高客单价商品上。
几个你可能会问的问题
关于版权问题，这取决于具体工具的服务条款。大多数商用 AI 图像工具（包括支持工作流的平台）都会允许用户将生成的图片用于商业用途，但仍然建议在使用前认真阅读相关协议，尤其是面向海外市场的时候要注意各平台对 AI 内容的态度和要求。
买家能不能看出来是 AI 生成的？这主要取决于生成质量和你后期的把控。高质量的 AI 图配合适当的调色和细节优化，普通消费者通常不会主动去怀疑。但如果生成效果一般、边缘有明显破绽、手指数量不对、服装细节错位，这些问题不仅容易被看出来，还会影响店铺的专业感。更稳妥的做法是把 AI 输出当成一个效率很高的初稿，必要时配合人工修图做最后的打磨。
哪些类型的服装更适合用 AI？版型简单、结构清晰的服装，往往是 AI 表现最好的场景，比如 T 恤、衬衫、连衣裙、卫衣、直筒裤等。多层叠穿、不规则剪裁、大量流苏和亮片装饰的款式，对模型来说理解难度更高，可能需要多次尝试和更精细的提示词调整才能得到理想效果。
至于能不能用真实模特照片作为参考，技术上是可以的，但法律和合规层面需要格外谨慎。如果使用你曾合作过的模特照片，并且合同中明确授予了相应使用权，才建议将其作为参考。否则生成结果很可能与该模特高度相似，涉及肖像权风险。更安全的方案是使用 AI 生成的虚拟模特，或者平台提供的通用参考人像素材。
写在最后
AI 虚拟试穿本身不是什么神奇黑科技，更像是一套把繁琐工作流程自动化的工具。它降低了「有没有上身图」这件事的门槛，但并不能直接替代「好不好看」「有没有品牌感」这些更高级的要求。
对于很多中小服装卖家来说，AI 带来的改变往往是这样的：原本只能用平铺图撑场面的 SKU，现在也能有一套还不错的上身展示；原本要排期两周才能搞定的拍摄，现在用几天的时间就能跑出一版可用的素材；原本因为预算有限放弃的多色、多场景展示，现在可以先用 AI 做出来试试效果。
与此同时，高质量的品牌大片、对工艺和质感高度依赖的商品、真正承载品牌形象的主推款，依然非常值得投入真实拍摄。我觉得更健康的做法不是在 AI 和真人拍摄之间二选一，而是把它们当成两种可以互补的生产方式。让 AI 帮你把基本盘铺好、把长尾需求覆盖掉，让真人拍摄在关键节点上出手，把品牌调性真正立起来。