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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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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