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

往下滑看下一篇文章
不只給技術,更幫忙找市場!中華電信5G加速器如何助零邁移動拓展低碳移動新商機?
不只給技術,更幫忙找市場!中華電信5G加速器如何助零邁移動拓展低碳移動新商機?

企業減碳的下一步,正開始瞄準員工每天「怎麼移動」。

隨著全球淨零浪潮持續推進,企業的減碳計畫已經從辦公室與廠房節能、建置或採購綠電,逐步延伸至供應鏈與員工通勤。瞄準這波「低碳移動」新商機,零邁移動(ZEMO)以自組純電動車隊切入商務接送市場,並借力中華電信的技術、通路與資源,強化服務能力,將既有服務推向更多應用場景,為下一階段的成長找到更多機會。

看見低碳移動商機,零邁用演算法解開電動車隊營運難題

零邁移動創辦人呂學儒認為,電動車是低碳運具,非常適合作為營業用車,但市場上卻鮮少見到由電動車組成的商用車隊,背後的問題不在車輛本身,而是缺少一套適合電動車的車隊管理和營運機制。

畢竟,營業用電動車不像私人用車,可以自行安排用車方式,必須事先做好排程規劃,從客戶需求、接送時間、行駛路線、車輛剩餘電量、充電站位置與充電時間,每一項因素都要考量在內,才能做出最佳安排,確保車隊的營運效率與服務品質。

「所以我們自行研發管理系統,運用演算法與 AI 進行車輛調度與行程規劃,並採取全預約制,減少空車等候時間,」呂學儒說,除了建立精準調度機制,解決電動車商用化的營運難題,零邁移動也進一步思考,如何把「低碳」從車輛本身的特色,轉化為企業看得見、能運用的價值。

因此,零邁移動將每趟行程所使用的電能轉為碳排數據,提供企業作為溫室氣體盤查與永續報告的依據;同時積極提高自身的綠電使用比例,在電動車原有的低碳優勢上,進一步放大企業每一趟用車所能創造的減碳效益。

從連線、車隊管理到溝通,中華電信助零邁強化營運底座

靠著純電車隊與演算法,零邁移動建立起一套企業低碳移動的服務模式,並獲得華碩、微星、宏碁、友達光電、緯創、元太等 30 多家上市櫃企業與機構的青睞。

然而,這只是立足市場第一步,隨著企業客戶與服務趟次持續增加,零邁移動下一階段不只要接觸更多客戶、拓展更多應用場景,更要讓背後的營運能力跟得上市場成長速度,2025年加入中華電信5G加速器,正好為零邁移動補上這塊關鍵拚圖。

雙方的合作,先從強化零邁移動既有服務量能開始,透過中華電信三項解決方案,為團隊日後擴大營運規模打下基礎。

其中,保持車輛的穩定連線,是車隊管理系統的運作基礎。目前零邁移動全車隊與充電站皆採用中華電信物聯網 5G 聯網方案,確保車輛在移動過程中可以穩定回傳地理位置與行車資訊。

零邁移動創辦人呂學儒
零邁移動創辦人呂學儒認為,中華電信不僅連線速度與穩定度高,網路覆蓋範圍也相對完整,能降低車輛在移動過程中遇到訊號死角的機率,這對車隊管理來說尤為重要。
圖/ 數位時代

呂學儒表示,中華電信不僅連線速度快與穩定度高,網路覆蓋範圍也相對完整,能降低車輛在移動過程中遇到訊號死角的機率,「對我們來說,車子能不能隨時保持連線,是非常關鍵的一件事。」他說明,唯有連線不中斷,車輛才能即時回傳訊息,讓後端管理系統隨時掌握最新車況,一旦遇到突發狀況,也能即時因應與調度,避免影響後續行程與乘客服務。

在穩定連線之上,中華電信進一步協助零邁移動提升車隊管理的精細度。透過中華電信車訊平台和車聯網設備,零邁移動不只能即時掌握車輛位置、車況與行車影像,也能蒐集更深層的電動車數據與駕駛行為,並持續回饋至演算法,讓團隊可以做出更好的規劃與管理。

換句話說,這些數據的價值不只在於掌握車輛當下的運行狀態,更能從長期累積的數據中找出最佳使用方式,進一步延長車輛與電池壽命、降低長期營運成本。「這也是為什麼一般營業車跑到 30 萬公里,電池可能就頂不住了,我們可以撐到 50 萬公里的原因之一,」呂學儒分享。

除了強化車隊管理能力,零邁移動也藉由與中華電信的合作進一步優化服務流程,希望降低重複性工作,讓有限的人力發揮更大價值。零邁移動在自家雲端派遣系統上,整合中華電信 TAS 電話語音自動外撥與智慧語音服務,自動發送提醒或通知訊息給乘客,還能理解與判讀乘客需求,並進行初步分類與處理,再將需要真人處理的問題交由客服接手,讓客服人力從「重複撥電話」轉向「處理複雜或棘手的服務需求」。

從 B2B 走向 B2B2C,中華電信助零邁加速打開 C 端新市場

除了從技術端強化零邁移動的服務能力,5G 加速器也從市場端協助團隊接觸更多客戶、拓展新的應用場景。

「最大的改變是,市場對 ZEMO 的認知不一樣了,這讓團隊有機會觸及過去難以合作的企業客戶,推動商業模式從 B2B 走向 B2B2C。」呂學儒分享,過去外界多半將零邁移動定位為企業接送服務,但在 5G 加速器促成下,零邁移動與中華電信福委會合作,提供集團員工自費乘車服務。

這項合作也為購物中心、百貨公司等面向消費市場的企業帶來新的啟發—原來ZEMO也能成為加值服務的一環,為顧客創造差異化的消費體驗。「以往跟他們談合作,對方往往找不到合作切入點,現在完全不同了,」他說。

當服務對象從少數企業客戶走向大量個人使用者,對客服能量、車隊監控與營運穩定度的要求也隨之提高。前述導入的中華電信解決方案,正好補強了這項營運能力,讓團隊更有底氣將服務推向一般大眾,進一步帶動消費端業務快速成長,其中又以品牌官網 D2C的營收表現最為顯著。

呂學儒說明,過去零邁移動的消費端營收,主要來自與第三方業者的合作,顧客比較少直接透過品牌官網下單,加入中華電信 5G 加速器後,推升品牌信任與市場能見度,也讓更多消費者認識零邁移動。反映在營收結構上,透過品牌官網直接銷售給一般大眾的 D2C 營收占比,從2025年的0% 成長到 2026 年的30%。

展望未來,零邁移動希望藉由與 5G 加速器的合作,將應用場景延伸至偏鄉長者共乘、長照接送,或是與自駕車串接,讓「移動」創造更多可能。對零邁而言,5G加速器帶來的不只是技術與客戶,更讓一家具備市場基礎的新創,有機會把既有能力帶進更大的商業市場,找到下一階段的成長機會。

呂學儒透露,加入中華電信 5G 加速後,帶動 C 端業務快速成長,如今來自 C 端的營收已逼近 40
呂學儒透露,加入中華電信 5G 加速後,帶動 C 端業務快速成長,如今來自 C 端的營收已逼近 40%。
圖/ 中華電信

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓