服飾電商圖片標準
在 Shopify、ShopBop 這類精品店、Amazon Fashion 和 TikTok Shop 服飾區——下面這些是共同模式。
| PDP 主圖 | 商品穿在模特上或幽靈人台上，整件衣服可見 |
|---|---|
| 背景 | 白色或中性淺灰（PDP）；副圖可以用品牌/生活情境 |
| 解析度 | PDP 2048 × 2048+；直式模特圖 1600 × 2000 |
| 顏色覆蓋 | 每個變體最好都有自己的商品圖 |
| 模特多樣性 | 多種體型/族裔能提升跨人群的轉換 |
| 細節圖 | 面料、走線、五金的特寫——用於高端定位 |
服飾圖片流水線
五個步驟，整店通用、可重複使用。
- 1
第 1 步 — 從乾淨的服裝圖開始
平鋪或幽靈人台最好。服裝輸入越乾淨，下游每一步效果越好。
- 2
- 3
- 4
- 5
本工作流用到的工具
每個工具在 服飾電商 的圖片處理流程裡都有專屬作用。
常見踩雷
服飾電商 賣家最常踩的幾個雷，以及怎麼提前避開。
顏色變體之間模特不一致
如果藍色款在模特 A 身上，紅色款在模特 B 身上，目錄看起來很亂。用虛擬試穿，所有顏色變體用同一張模特圖。
虛擬試穿輸出的人臉偏軟
試穿模型有時會讓面部特徵偏軟。在發布到 PDP 之前永遠跑一遍面部修復——這是 AI 生成和專業拍攝之間的區別。
跳過生活情境圖
服飾靠情緒轉換。五張乾淨的幽靈人台圖，不如兩張乾淨+三張生活情境的轉換高。用 AI Product Shoot 生成生活情境。
用試穿處理本來就不適合的服裝
重疊層多、抽褶垂墜、花紋繁複的服裝，目前還是試穿模型的盲區。這種用真人拍，AI 只用來做變體。
為什麼虛擬試穿改變了服飾目錄的經濟學
傳統服飾拍攝一天大約能產 80 張終圖：一個模特、一個攝影棚、可能 20 件衣服各拍 4 種造型變化。加一個模特成本翻倍。每件衣服加 4 個顏色變體，拍攝需求翻 4 倍。對一個月上 100 個新 SKU 的快時尚或 DTC 品牌，沒有 AI 進入流水線，這數學根本算不下來。虛擬試穿反轉了這個邏輯：你的品牌模特只拍一次，得到一張可用的模特圖。從這一張圖出發，你可以為每件新服裝、每個顏色變體生成試穿圖——（上游模特多樣性足夠的話）還能覆蓋多種體型。經濟學的轉變不是 AI 比拍攝便宜——而是 AI 讓你能產出實景拍攝根本無法以任何合理成本產出的變體。
常見問題
AI 虛擬試穿在服飾電商裡有多寫實？
2026 年已經足夠 PDP 和副圖使用，特別是結構化服裝（夾克、洋裝、上衣、外套）。重疊層和抽褶垂墜面料仍然是邊緣情況。大多數 DTC 品牌現在用試穿做目錄覆蓋，把實景拍攝留給季度大片。
我可以用 AI 試穿代替全部商品攝影嗎？
不完全是。最佳組合是：每季拍一組主形象（campaign、lookbook）用真實攝影，目錄覆蓋、顏色變體、補貨、副圖用 AI 試穿。這是大多數運營好的服飾電商目前的混合做法。
怎麼處理目錄裡的多種體型？
拍或採購 3-5 張覆蓋不同體型的模特圖，做一次。然後對關鍵服裝跨所有體型生成試穿圖。2026 年顧客在圖片裡看到自己被代表，是可衡量的轉換提升——而 AI 讓你不用付出 5 倍拍攝成本就能做到。
服飾電商用什麼圖片格式最好？
服裝實拍圖用 JPEG，做合成用的透明服裝母版用 PNG。服飾電商特別受益於保留透明 PNG 母版——它們會在 PDP、副圖、廣告、社群、試穿工作流裡反覆使用。
AI 能生成細節圖（面料、走線、五金）嗎？
可以，但要小心。高端定位下，真實微距攝影在面料質感和五金細節上仍然勝過 AI。AI 非常擅長放大和增強現有的細節圖。中端和快時尚目錄，AI 生成的細節圖已經越來越普遍。