永遠工作、不會老!超模赫茲高娃推出「真人虛擬替身」,模特兒也將走向「虛實整合」?
永遠工作、不會老!超模赫茲高娃推出「真人虛擬替身」,模特兒也將走向「虛實整合」?
2023.04.28 | 區塊鏈
超模赫茲高娃,推出虛擬替身!

超模伊娃·赫茲高娃(Eva Herzigová),在時尚產業擁有舉足輕重的地位,出道成為模特兒30年以來,在各大伸展台、品牌廣告以及雜誌封面中,都能看見她的身影。

如今,50歲的赫茲高娃與經紀公司Unsigned Group、虛擬製作公司Dimension Studios合作,製作了與自己幾乎一模一樣的數位虛擬替身(Metahuman)。

這個虛擬替身除了能夠擺出各種姿勢以外,未來的開發者或創作者,亦有機會在廣告中,替她上妝或替換造型。甚至在Unsigned Group釋出的影片當中,還能看見赫茲高娃的虛擬替身走上伸展台,並帶有細微的表情變化,究竟這種虛實整合的模特兒,可以如何改變時尚產業現況?

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虛實整合模特兒,如何改變時尚產業現況?

這類高仿真虛擬替身,意味著模特兒或許能夠「永無止盡」地工作,且不受年齡限制。

從普通的靜態攝影到拍攝影片,虛擬替身都可替模特兒完成工作。此外,該技術也能延伸至元宇宙或遊戲的使用。Dimension Studios聯合創辦人兼執行長西蒙·溫莎(Simon Windsor)將此比擬為「高品質的遊戲角色」,而赫茲高娃本人則表示,整個製作到產出的過程彷彿孕育了另一個自己。

赫茲高娃補充:

「虛擬替身已經可以開始工作,進行拍攝或是被其他創意人士造型與妝髮。今天我能夠待在倫敦、巴黎、米蘭與紐約,同時在家與我的孩子們享受晚餐時光。」
虛實整合模特兒,真的沒問題嗎?

Unsigned Group以及Dimension Studios此次推出的「虛實整合」數位替身,某方面來說,也正迎合了現今時尚產業逐漸增加的需求,現在已經能看見許多虛擬偶像,紛紛在社群中出現,甚至是與時尚品牌合作等。

然而,即便虛擬模特兒擁有如此高的自由度,仍有許多延伸問題是需要仔細思考的。 例如,誰能夠真正控制,並使用模特兒的虛擬替身呢?

模特兒本人的聲音,是否也該跟隨虛擬替身被捕捉?當一位模特兒因為伸展台上的魅力與氣勢而受到大眾喜愛,虛擬替身是否也能夠完整將此呈現?模特兒本人與製作團隊,如何分配薪酬?或者更極端的問題是,當模特兒本人離世,虛擬替身後續的處置為何?諸如此類的問題,都將是「虛實整合」模特兒必須面臨的挑戰。

針對此,赫茲高娃認為:

「我正在思考一個我自己也沒有解答的問題,這是非常困難的議題,因為想到別人正在控制『自己』時會很奇怪,她既是我又不是我。我會想像,虛擬替身也許會在虛擬世界中建立自己的性格。」
虛擬替身如何推到市場上?

Unsigned Group執行長加文·邁爾,仍在思考如何將赫茲高娃的虛擬替身推到市場上,畢竟,虛實整合模特兒的誕生,亦開啟了與傳統時尚產業不同的合作模式。

邁爾表示,他對與虛擬時裝設計師合作特別感興趣,且可能將根據赫茲高娃本人、Unsigned Group以及Dimension Studios之間的聯合知識產權收取費用。

邁爾表示:

「在這個嶄新世界中創造另一種模式,並透過優秀人才的虛擬替身挑戰自我是非常有趣的,我們都在這段旅程路上,但對最終答案仍一無所知。」

即便赫茲高娃虛擬替身的出現,為時尚產業增加了更多可能性,然而許多棘手問題仍有待解決。 未來的模特兒與名人走向「虛實整合」之後,帶來的利弊多寡又將是如何,值得我們好好省思。

資料來源:NFTeveningThe VergeVogue Business

核稿編輯:高敬原

關鍵字: #元宇宙
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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