服裝與配件 — 不進攝影棚的虛擬試穿
把你的襯衫、洋裝、外套或包,展示在多元的體型、年齡和膚色上 — 不必預約模特公司或重新預訂攝影棚。同一件產品並行產生三種模特類型,做出包容性 Listing;或者一句 prompt 改動就能把當季 Drop 全部重渲。支援平鋪圖或衣架掛拍 — 模特是合成在產品周圍的,而不是相反。
上傳產品照,選模特和場景,30 秒內渲染可上架的電商圖。專為在 Amazon、Shopify、TikTok Shop、Etsy、Instagram 和 Pinterest 上快速出貨的服裝、美妝、3C、食品、家居品牌而生。無需攝影棚、無需選角、無需四週的返工。
生成耗時隨模型、參數和佇列負載變化,不承諾固定完成時間。
上傳一張乾淨的產品照 — 手機在純色背景下拍的就夠用。如需保持品牌一致性,可在選填位上傳模特自拍或參考圖,AI 會保留這張臉。否則可以從預設模特類型挑:女性、男性、多元、成熟、年輕、只展示手,或不出模特。
選擇可用模型,確認支援的參數和點數報價後生成。
選擇可用模型,確認支援的參數和點數報價後生成。
按各平台所需的精確規格下載 — Amazon 2000×2000、Shopify 2048×2560、Instagram 1080、TikTok 1080×1920。輸出附帶商用授權。直接放進 Listing、廣告創意或社媒日曆即可。
從 DTC 服裝創辦人到多品牌美妝團隊,工作流是一致的:上傳 → 指引 → 渲染 → 上架。下面是團隊最常用 AI 替代傳統產品攝影的 6 類。
把你的襯衫、洋裝、外套或包,展示在多元的體型、年齡和膚色上 — 不必預約模特公司或重新預訂攝影棚。同一件產品並行產生三種模特類型,做出包容性 Listing;或者一句 prompt 改動就能把當季 Drop 全部重渲。支援平鋪圖或衣架掛拍 — 模特是合成在產品周圍的,而不是相反。
上傳瓶子、罐子或軟管。模特持有、上臉或演示產品,包裝文字、標籤顏色和瓶身造型逐畫素保真。一張產品圖就能產出 Amazon 主圖、Reels 上臉特寫和 Pinterest 生活方式小景。
東京咖啡館裡戴耳機的模特。一隻跑步中的腕錶。一場海邊野餐裡的音箱。讓產品出現在合理的使用場景裡 — 無需把達人飛過去、付場地費、追黃金時段的光線。原生支援品牌安全的多元模特。
罐裝雞尾酒在沙灘上。蛋白棒在越野跑者手裡。咖啡袋在大理石檯面上的黃金時段造型。產生那種讓 F&B 品牌看起來溢價的生活方式與雜誌風拍攝 — 不必為每個變體雇用造型師。和 "只展示手" 模特類型搭配做食材特寫最佳。
蠟燭在合適的邊几上。毛毯在像樣的沙發上。花盆在陽光斜射的角落。買家能看見產品在自己房間裡的樣子才會下單 — 按需為每個新 SKU 產生那種入室場景,覆蓋 5 種房間風格,全程不用真的進去拍。
新品牌、沒攝影棚預算、8 個 SKU。一個週六產生全系列的主圖、生活方式場景、社媒變體和廣告創意 — 然後基於轉換數據每週迭代視覺,無需再排一場拍攝。
目前模型、輸出規格與點數報價見下表。
產出忠於產品、能促成轉換的拍攝圖的實戰經驗 — 而不是千篇一律的 AI 假人。
模型只能保留它能清晰看到的東西。用一張清晰、光線均勻、純背景的產品照上傳。雜亂的背景、強烈的陰影或運動模糊都會污染下游每個變體。30 秒內用 iPhone 在白紙上重拍產品,永遠好過一張氛圍滿滿的攝影棚源檔。
"展示產品" 這種模糊 prompt 只會得到平庸結果。準確告訴它做什麼:"模特在胸口高度持握罐子,低頭看它,淺笑,左側自然光"。Pose 預設給你 80%,prompt 補足最後 20%。
美妝買家期待洗手間或梳妝台場景。戶外裝備就該出現在真實戶外,而非攝影棚。服裝在生活方式場景下轉換好過純白底。挑買家想像自己使用產品時所在的場景 — 而不是創辦人覺得 "最高級" 的場景。
同一產品分別跑 女性 / 男性 / 多元 / 成熟 / 年輕 模特類型 — 同 prompt、同場景、每種 4 張變體。一次性得到包容性 Listing,省掉 6 個月的選角排期。買家看到像自己的人時轉換更高。
Amazon 要 2000×2000 純方圖。Shopify 預設 4:5 直圖。TikTok 是 9:16。Pinterest 是 2:3。按平台真正展示的規格渲染 — 其它任何尺寸都會被裁切、縮放或拒收。Platform 選擇器自動處理這件事;忍住按 "最大尺寸" 渲染再裁切的衝動。
檢查:多餘手指、融化的首飾、漂移的包裝文字、不對稱的耳環、不自然的陰影。這些是產品頁信任崩塌的元兇。產生 4 張變體,挑最乾淨的那張,其餘重渲。Listing 裡出現一張詭異圖,會拖累其它圖的可信度。
在 ZNIX.ai 產生 AI 產品代言人需要知道的一切。
| 模型 | 變體 | 畫面比例 | 解析度 | 輸出變體 | 點數 / 張或片段 |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 3 Pro Image | — | 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 4:5, 21:9, 5:4 | 1K | 1 | 89 |
| Gemini 3 Pro Image SSVIP | — | 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 4:5, 21:9, 5:4 | 1K | 1 | 223 |
| Gemini 3 Pro Image SSVIP | — | 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 4:5, 21:9, 5:4 | 2K | 1 | 223 |
| Gemini 3 Pro Image SSVIP | — | 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 4:5, 21:9, 5:4 | 4K | 1 | 398 |
| Nano Banana 2 | — | 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 4:5, 21:9, 5:4, 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 | 1K | 1 | 41 |
| Nano Banana 2 | — | 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 4:5, 21:9, 5:4, 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 | 2K | 1 | 41 |
| Nano Banana 2 | — | 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 4:5, 21:9, 5:4, 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 | 4K | 1 | 64 |
| GPT Image 1.5 | — | 1:1, 3:2, 2:3 | 1K | 1 | 39 |
| Qwen Image 2.0 | — | 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4 | 1K | 1 | 36 |
| Qwen Image 2.0 | — | 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4 | 2K | 1 | 36 |
| Seedream 5.0 Pro | — | 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 4:5, 21:9 | 1K | 1 | 69 |
| Wan2.7 Image | — | 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 4:5, 21:9 | 1K | 1 | 46 |
| Wan2.7 Image | — | 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 4:5, 21:9 | 2K | 1 | 46 |
| Wan 2.7 Image Pro | — | 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 4:5, 21:9 | 1K | 1 | 114 |
| Wan 2.7 Image Pro | — | 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 4:5, 21:9 | 2K | 1 | 114 |
| Wan 2.7 Image Pro | — | 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 4:5, 21:9 | 4K | 1 | 114 |