靠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|數位時代 BusinessNext

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

傳統型錄製作相當耗時費工，現在連模特兒都可以靠AI生成！讓換衣服、試裝到印刷的工作流程加速許多，而且與真人相似度極高，大約95%的人都無法分辨。

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

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起，模型成為企業資訊基礎設施的一環，企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本，以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定；有鑑於此，服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技（ELITE CLOUD）將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商，協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源，在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作，企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI，而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示，為協助更多企業推進 AI 創新實務，勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色，進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商，透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務，協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra，企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年，許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」，提升員工工作績效，而代理式 AI 的崛起與普及，則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態，從企業資源規劃（ERP）、顧客關係管理（CRM）、人力資源（HR），到客服、研發甚至製造系統，AI 開始深度嵌入各類企業應用，AI 扮演的角色也從單純的輔助工具，逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此，企業保持未來競爭力的關鍵，不再是「有沒有導入 AI」，而是「是否具備管理 AI 的能力」，包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent，以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島，都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代，意味著企業若只押注單一模型，未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示，企業接下來更需要以「Models as Infrastructure（模型即基礎建設）」的思維，將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理，將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家，不少客戶已導入 AI 應用服務，正積極建置 AI Infra 與管理環境，因此，勤英科技自 2025 年積極轉型，將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營，業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商，例如與多模型平台 MixRoute 合作，並開發可支援單一登入（SSO）、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台，協助企業簡化模型管理與成本控管，將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合，勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關，勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本，以及落實資安治理，更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業：

第一：提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋，透過整合 Gemini 的 Google Workspace，企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能，包括會議摘要、文件生成、簡報整理等，快速提升員工生產力，同時，增強企業對 AI 應用的信心，為之後的應用深化做準備。

第二：協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說，除以生成式 AI 打造企業大腦，還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力，重塑工作效率。」黃士培表示，勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise，提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務，讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料，讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說，勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞；另在影音內容生成領域，勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術，將內容產製成本縮減達 90%。

第三：提供多模型聚合管理平台，滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作，提供企業客戶多模型管理平台，讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型，並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制，管理 token 使用量與 AI 成本。

「透過我們提供的多模型管理平台，企業客戶不會被單一模型綁定，可以在模型快速疊代的環境下，更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說，隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署，下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力，而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因：當 AI 開始成為企業營運的一部分，企業需要的，已不只是模型供應商，而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊，請查詢網站：https://www.elite.cloud/zh/