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AI模特图占领女装行业:无头、三臂模特“上岗”,近八成商家使用AI生图,阿迪、H&M、CK等均已入局详情展示图

AI模特图占领女装行业:无头、三臂模特“上岗”,近八成商家使用AI生图,阿迪、H&M、CK等均已入局

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蓝鲸新闻10月21日讯(记者 赵凯) 消费者想买件真实合身的衣服似乎并不容易。 正值双十一大促,"AI模特图占领女装行业"的现象再度引发热议。伴随AI浪潮席卷,大量品牌和网店开始使用AI模特图和推广视频,不少模特都长着相似的脸甚至三条手臂、六根手指,几乎一眼假。相当数量的消费者们对此非常抵触,有观点称:连实拍这点成本都不愿付出,还会用心做产品吗? 三条手臂没有头?阿迪、CK和多家奢牌销售也在用虚拟模特,连买家秀都是AI生成的 "当你发现一只蟑螂时,背后很可能已经有一群。"这句话或许也适用于AI模特在女装行业的泛滥。 今年以来,越来越多的消费者发现大量品牌和网店都在使用AI模特。这其中不少图片堪称离谱,比如多出手脚、畸形比例、无头模特等。识图搜索后你会发现,发布同一张AI模特图的商家还不在少数,大家都用着千篇一律的"假人"。 成本差异或许是最实际的因素。模特日薪需要几千,算上场地、摄影师等成本基本上万,而用AI一键生图只需要一个会员,单张几乎只需要几毛钱。此外有业内人士向蓝鲸新闻透露,服装实拍有很大比重要依赖模特,需要考虑其模档期、状态包括环境的影响。但现在使用AI的话,就只要拍衣服就可以,放置在什么场景下都可以,动静皆宜非常方便。 但这其中的争议在于,女装并不止需要"好看"。低质量的AI模特图无法体现出衣服的面料、版型和上身的真实效果,大量产品可能货不对板。不少网友表示,看到使用AI模特的网店或品牌会直接划过,因为这侵犯的是消费者的知情权。也有观点称,AI卖家秀可能会进一步推高行业退货率。 蓝鲸记者浏览发现,除大量中小商家和白牌外,不少知名品牌如阿迪达斯、Hollilster小海鸥、Calvin Klein、i.t.会在商品详情图和推广视频中使用AI模特,部分会在页面中明确标注"AI生成"。在更多品牌店铺展示的种草视频里,还有不少"一眼假"的AI模特试穿视频。这种情况下,种草的说服力有几成呢? 有受访消费者表示,不止一家奢侈品牌的销售曾在朋友圈发布AI模特的效果图。不过她发现,近期大牌销售使用AI图的现象似乎在变少,大概是品牌方听到了一些负面反馈。尽管不是官方行为,这也难免影响品牌调性。 有意思的是,AI模特图不仅出现在商品详情页里,就连许多买家秀配的图片也是AI生成。相关讨论区里,有消费者反馈一些网店使用的店铺照片甚至也有AI生成痕迹。 数据显示近8成商家用AI生成素材、有人带货佣金日入两千,专家:AI本身无罪 实际上,时尚鞋服行业对AI的应用一直较为领先。ZARA在去年就推出了AI模特,即征得模特本人同意后利用其现有照片通过AI技术替换新款服装和场景。而在此之前,H&M、Mango均已入局";被称"时尚圣经"的《Vogue》杂志中甚至也出现了使用AI生成模特的广告。 AI工具的普及让这类应用变得更容易了。有业内表示,现在一些工具已经进步至还原版型细节、体现服装材质了。而AI模特图泛滥背后,还存在一条正在崛起的产业链。 以关键词搜索,你会看到大量关于"AI女装指令"、"AI带货"的教程。从9块9的提示词合集到两三千的AI带货运营陪跑课程,应有尽有。其中不乏课程销量近千单,也有导师晒出日入两千的佣金截图。 除品牌和商家外,参与这场AI狂欢的还有大量想要低成本创业的普通人。他们不需要发货和售后,也不需要露脸,只要用AI图片/视频挂上商品链接即可。一般粉丝量越多,能挂的商品也越多、出单机会也就更大。相关课程里,女装、童装、男装、发饰、探店等不同赛道的内容均有涉及。 蓝鲸记者观察到,部分AI带货账号已累计近10万粉丝,其晒出收益达数十万之多。不过也有陪跑师坦言,这一行收入差异很大,有人月入数万,也有人始终颗粒无收。 鞋服行业品牌战略咨询专家、上海良栖品牌管理有限公司创始人程伟雄表示,AI是一种工具,本身没有没有善恶之分,关键要看怎么使用它。使用AI的确可以在调研、设计、研发过程中降本增效,这是十分有价值的。 一组更宏观的数据可以体现AI在电商行业的应用与效应。由淘天集团商家平台等发布的《AI重塑经营:2026中国电商AI应用白皮书》显示,高达76.95%的参与调研商家已应用AI素材生成能力。不过这个数据并不能代表"AI模特"的应用程度,生图也只是起点,更重要的是数据驱动的测款闭环和品牌化运营能力。 前述报告指出,部分优秀商家已率先实现"AI生成一测款一调优"的快反闭环,日均上新数从几十款跃升至百款以上,销售额翻倍增长。比如比音勒芬使用AI智能测图测款后,其试错周期从1-2周缩短至48小时内,多个主推商品的支付转化率提升达14%-45%。 前述受访专家提到,AI模特图片/视频可以减少成本、动态调节备货规模,但它依旧无法解决高退货率、货不对版、色差、同质化等问题。此外,行业里也存在部分"无样衣预售"的情况,先测试数据再投产样衣、做大货。

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