AI生成超逼真模特兒,95% 的人都無法分辨!從試穿衣服到棚拍都沒問題
AI生成超逼真模特兒,95% 的人都無法分辨!從試穿衣服到棚拍都沒問題

傳統型錄製作,從品牌形象定位、選模、定妝/裝、攝影、選片、修片、校色,到打樣印刷,整個過程耗時又耗力,即便現今型錄已逐漸線上化,前置進棚拍攝工作依然耗時費工。然而,隨著AI技術的發展,將為時裝業提供更簡便、較低成本的選擇。

據統計,當今電商上的模特兒展示圖約 95% 皆經過修圖,有了 AI 技術輔助,將可快速針對系列產品更換模特兒、變換造型、系列服裝顏色,而「AI 模特兒」(AI Fashion Model)的出現,更可為公司帶來獨有的品牌形象,並創造模特兒與品牌識別的直接關聯性。本文將從 Artificial Talent 及 Lalaland 兩家 AI 模特兒公司,探討 AI 建立假人及套模,於時尚電商的未來應用。

延伸閱讀:從AI到量子運算!10大最具潛力的顛覆性技術,哪項「錢景」最好?

Artificial Talent

位於美國芝加哥的 Artificial Talent 是全球第一個 AI 模特兒公司,透過 AI 及 3D 技術,經過數千個真實頭部、臉部分析後,其開發的 Adonis® 臉部生成引擎可大規模生成完全客製化的逼真 AI 模特兒,進而幫助零售品牌降低成本、縮短產品推出時間,並協助解決目前廣告相關社會責任議題(族群平等與多樣性)。

企業用戶可先與該團隊聯繫討論以現有 AI 人像素材組合塑造或是客製專屬品牌模特兒,並將服飾寄給 Artificial Talent 進行拍攝及 3D 塑型。團隊完成合成後,企業用戶將收到登錄帳戶資料並像查看傳統照片那樣檢查及確認所需照片。

這時候你可能腦中浮現的是過去看起來僵硬、虛假的臉部模擬圖,但事實上經過測試,即使在已告知兩張照片其中一張是 AI 模特兒的前提下,仍有 95% 的測試者無法分辨出模特兒真實與否。

Lalaland

Lalaland 是一家位於荷蘭的新創公司,主要為服飾電商提供逼真的AI生成模特兒及合成照片服務。

企業用戶可先上傳新產品設計圖片,接著根據品牌形象、產品人物誌(Persona——行銷規劃或商業設計上描繪目標用戶的方法,用來分析並針對不同用戶類型設計策略)設定身形、年齡、膚色、種族等以塑造所期待的AI模特兒,接著在發布使用後,更可以針對成單成效、AB測試等評估,回到第二步驟優化圖片,改變姿勢及妝容等再次成圖。

Lalaland 指出,從實體拍攝轉至AI模特兒後,將節省70% PDP攝影費用,整體成圖時程較過去加快230%,點擊率(CTR)增加 140%,進而提升轉換率,並使營收增長 15%!

用AI模特兒打造雙贏

電商、時裝零售商通常會為同一種款式服裝提供多種顏色選擇,有時甚至一件連帽上衣就提供多達 10 種顏色選項,透過這類 AI 生成模特兒服務,企業即可利用 Photoshop 等相容工具,輕鬆點擊按鈕於幾秒鐘內為模特兒換上不同顏色的衣服。

電子商務消費者都希望能在下單前便全方位地了解產品在自己身上可能呈現的樣貌,以減少退貨麻煩。為滿足消費者的期望,少量、單一的模特兒展示圖片模式將成為過去,在不大幅提升模特兒、照片組數以控制成本的情況下,AI 生成模特兒或將成為最佳選擇之一。

本文授權轉載自:FC未來商務

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業績兩年從28億突破百億,諾億保經攜手自由系統強化IT與資安以接住高速成長
業績兩年從28億突破百億,諾億保經攜手自由系統強化IT與資安以接住高速成長

企業高速成長,市場最先看見的是業務營收與市場排名的飆漲,但真正決定企業能走多遠的,往往是水面下看不見的IT與營運骨幹。

諾億保經就是一個經典案例。

2024年,諾億保經的全年保費規模約28億元,隔年直接翻被衝破60億,今年,更預計挑戰120億到150億大關,強勢躍居台灣前十大保經公司;業績快速成長的同時,諾億保經的組織配置也很精實:外勤業務團隊約500人,負責核保、行政與稽核的後勤單位卻僅約30人。

值得特別注意的是,隨著營收在短時間內翻倍,受到考驗的不只是業務能力,也包括後台系統、資訊設備、網路、資安,以及法遵與內控能否同步跟上。

諾億保經總經理賴柏翰直言:「客戶資料是諾億保經的核心資產,特別是我們以投資型保單為主力業務,對個人隱私與財務資訊的防護要求極高。」此外,隨著營運規模擴大,金管會對資訊安全與內控稽核的監管標準也隨之提高,必須重塑IT與資安體質以回應高速成長。

評估完自身資源後,諾億保經做了一個重要決定:不從零自建IT團隊,而是採取資訊外包模式,提供企業擴展所需的支援。

諾億保經
諾億保經總經理 賴柏翰
圖/ 數位時代

諾億保經總監張維倫表示:「我們需要合作夥伴提供完整支援,自由系統不僅具備金融產業經驗與深厚維運實力,還能提供一站式服務,因而雀屏中選。」由自由系統負責台北與台中辦公室的端點設備、儲存架構、網路與資安維運等工作。

診斷重於工具:先清查環境盲點,再談防禦升級

缺乏專職資訊人力的中小企業或快速成長型組織,很常陷入一個迷思:市場上出了什麼新工具、新架構,就急著導入;然而,自由系統的作法是先回歸營運本質:盤點現況。

在雙方正式簽約前,自由系統的顧問團隊便深入檢視諾億保經的既有環境,找到一個最急迫的營運隱患:內勤行政人員與外勤業務人員,竟在辦公室內共用同一套網路網段,這意味著外部裝置一旦連網中毒,極可能直接橫向感染存放敏感保單資料的內部系統,為降低風險,自由系統隨即協助諾億保經進行網段隔離與權限切割,在第一時間化解安全未爆彈。

這套「先釐清現況、確認優先級、消弭落差」的邏輯,也體現在資安合規的推進上。

自由系統服務顧問黃麒翰以ISO 27001認證輔導為例指出:「諾億的認證合規由專職顧問主導,但底層關鍵的端點偵測回應(EDR)、託管偵測回應(MDR)、防火牆規則、特權帳號管理及硬體資產盤點,全由自由系統提供技術支援。我們的目標是替企業建立完整的『環境可視性』(Visibility),讓風險一目了然。」

對諾億保經來說,資訊設備、網路與日常維運雖然是營運不可或缺的基礎,卻不是公司的核心業務,如果自行建立完整IT部門,不僅要負擔人力成本,也必須長期維持涵蓋網路、設備、資安與系統維運的專業能力;相較之下,將這些工作交給自由系統的專業團隊負責,諾億保經可以將時間與精力放在可直接創造營收的核心業務。

「與自由系統合作至今,我們不僅更好強化IT體質、順利補強合規缺口,也為接下來的AI應用打下穩健基礎。」張維倫如是說道。

從防守走向進攻:雲地協同架構,讓AI真正走入第一線

IT與資安基礎逐步穩定後,諾億保經開始將資源放到下一階段:如何利用AI提升業務與營運效率。

在業務端,諾億嘗試透過AI實現「保險情境遊戲化」。

賴柏翰指出,一般客戶很難體會重大疾病帶來的財務衝擊,與其單向說明「萬一罹癌怎麼辦」,不如透過AI模擬動態情境,讓客戶在虛擬人生中面臨關鍵決策;甚至,將台股加權指數、S&P 500走勢融入情境,模擬面臨資金缺口時,抵押借款或贖回投資將對個人資產產生何種實質影響,讓保險規畫轉化為主動的探索體驗。

同樣的邏輯也導入內部培訓與後勤自動化。

過去高度仰賴資深講師與紙本教材的訓練流程,被轉化為AI互動式推演,讓500位業務能在高度擬真的客戶抗拒或理財情境中反覆演練,大幅縮短新人上手週期。至於在行政方面,傳統業務助理得耗費大量時間進行分類、掃描、校對保單文件的繁瑣流程,也交由AI與自動化工具處理,助理僅需做最終核對與歸檔,使30人的後勤編制得以支撐暴增數倍的合規案件。

在AI探索的過程中,自由系統就像是諾億保經的IT團隊、協助評估與提供所需產品服務。

自由系統售前顧問劉威利強調:「金融保險業涉及大量機敏個資,絕不能盲目把所有資料拋上公有雲AI。」因此,自由系統協助諾億精準劃分「地端與雲端邊界」,例如,哪些非機敏資料可藉助雲端模型運算、哪些敏感核保數據必須保留在地端進行私有化推論,並協同評估相應的地端硬體算力與加密機制,讓創新應用不以犧牲資安為代價。

總的來說,從28億飆升至百億規模,諾億保經展現了一家新銳金融服務企業的高敏捷度;而自由系統則證明了託管服務(MSP)已不再只是被動的修電腦與顧網路,更是高速成長企業在架構選擇、資安風控與AI轉型路上,不可或缺的最佳夥伴。

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