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

騰雲科技持續展現強勁成長，不僅連續五年維持雙位數的營收增幅，更於 2025 年前三季累計營收來到 5.47 億元、淨利 1.03 億元，年成長率高達 67%，顯示騰雲科技已從智慧零售解決方案供應商擴展成為智慧社區、智慧城市解決方案供應商，並持續發揮高毛利、高成長、以智慧場域資料為核心驅動的代理式 AI 解決方案全方位供應商。

騰雲科技是怎麼辦到的？

騰雲科技董事長暨總經理梁基文不藏私分享兩大關鍵：「首先是以 AI 賦能的產品與服務，協助客戶提升效率、優化營收；其次是透過騰雲孵化器與其生態系中新創夥伴協作，打造零售、不動產、製造與數位保險等產業所需的新商務服務。」

以 AI 賦能全產品線，強化客戶黏著度、深化長期關係

梁基文表示：「AI 不是單一產品或立即變現的技術，要能有效消除資訊不對等，需協助企業先將散落的資料整合成數據資產，才能找出能驅動決策的洞察。」因此，要讓 AI 真正落地，需要同時理解產業現況與營運痛點的夥伴，才能把技術與數據轉化為具體價值，成為企業成長的新引擎。

有鑑於此，騰雲科技的策略是推出 AI Agent 平台 –TrendVotex，由深耕百貨零售、商業不動產等產業的專業團隊協助打造符合場景需求的 AI 代理服務。

例如，為百貨零售打造的「AI 品牌行銷專家」透過市場輿論進行趨勢及同業動態分析、以口碑行銷進行品牌塑造、針對會員數據進行自動化文案生成及傳播、針對行銷成果進行效益分析等自動化決策，「AI 招商助理」則能整合商圈熱度、樓層營運狀態等資訊，提出精準的櫃位調整與招商策略。至於針對複合式商業不動產管理場景推出「AI 能源智慧管理」服務，導入 AIoT 終端裝置佈署並運用其感測數據與歷史異常紀錄，預測設備故障風險，協助排程維修，降低停機時間，大幅提升營運績效。

梁基文補充說明：「除了協助企業打造專屬 AI 代理與串接代理式工作流程（Agentic Workflow），我們也推出 Marketing、Content、Sales、Manufacturing 等跨產業可重複使用的 AI 代理模組，加速零售、不動產、製造、旅遊與數位保險服務等產業的導入腳步。」

值得注意的是，為真正發揮、極大化 AI 價值，騰雲科技不僅提供技術，也協助企業梳理流程、整合分散數據，打造可支撐多場景的數據驅動營運中台。

梁基文表示，不只零售業正加速虛實通路整合，製造與金融服務業也十分重視「全通路數據」，例如製造業需要即時掌握生產過程關鍵數據指標與庫存狀況以確保良率及產能、數位保險業則積極深化對顧客旅程的掌握以完善服務能量等，騰雲科技推出「隨開即用」、雲地整合的 AI 平台，讓企業能在多場景中無縫串接數據並兼顧資訊安全，充分展現「From Insight to Intelligence」價值。

例如，協助數位保險整合顧客的「線上資料（如客戶資料、風險判斷」與「線下數據（如客戶活動數據、場域營運數據）」，透過 AI 進行產品推薦、簡化內部核保作業流程，並提供更加順暢的一致體驗，讓保險也能像零售一樣真正做到懂顧客。

「接下來，我們會把在百貨零售與商業不動產驗證過的技術，進一步擴大到製造、數位保險等產業，讓價值放到最大。」梁基文如是說道。

五大技術、四大產業，騰雲科技以孵化器成就下一個十年

梁基文表示：「過去 10 年，我們專注在『新零售・新生活』；接下來將延伸至『新商務・新生活』，透過收購、合資、投資等方式與外部夥伴共創新的成長動能。」

具體做法是以 ABCDE（AI、Blockchain、Cloud、Data、Experience）五大技術為核心，鎖定零售、不動產、製造與金融服務四大產業，透過外部合作與孵化機制強化解決方案的廣度與深度：整合現場設備、門市裝置、POS、排隊系統、取貨流程、感測器與後勤運作，推出 AIoT 智慧場域管理方案，滿足跨場域、跨產業與跨國企業的需求。

例如，協助泰國五星級酒店導入 AIoT 智慧場域管理方案以優化能源設備管理、降低營運成本並提升使用者體驗等。明（2026）年，騰雲科技計畫將 AIoT 智慧場域管理方案推向製造業廠房，協助客戶管理冷氣、燈光等能源設備並進行碳管理，同時，透過監控產線設備的振動與溫度等數據，提供 AI 預判的設備維修時機（Preventive Maintenance），擴大數位與綠色雙軸轉型的綜效。

除以集團力量推廣 AIoT 智慧場域管理方案，騰雲科技亦積極擴大相應的生態體系發展：首先是與跨業夥伴一同延伸 AIoT 智慧場域管理方案的應用範疇，如與保險業者合資成立數位保險公司以提供 AI-Ready 數位應用方案；其次是建立消費者生態體系以發揮「新商務‧新生活」的相互影響綜效。例如，騰雲科技子公司騰加數位將擴大 AIoT 平台運營版圖，深入零售、商辦與飯店等多元場景，並以此為載體整合數位支付、會員數據與數位內容傳播等應用，藉此強化場域的智慧化能力，以及拓展騰雲解決方案的落地深度與廣度。

「透過 AIoT 智慧場域管理方案、營運中台與 TrendVotex 等產品與服務，我們不僅能更精準回應台灣、日本與東南亞市場在流程自動化、營運效率提升上的需求，也能同步改善大眾的日常體驗，真正落實『新商務・新生活』的共好價值。」關於未來的發展，梁基文如是總結。