青虎AI · LinkPix 电商服装视觉
AI模特换衣生成器
把服装商品穿到指定模特身上，生成服装上身展示图。
上传清晰的服装图和一张目标模特图，标注上装、下装、连衣裙、鞋子、配饰或全身穿搭。生成时延续目标模特的动作、人物、背景和光线，为同款服装准备不同人物与渠道版本。
目标姿态 01
目标姿态 02直接回答
换的是服装，不是人物身份
AI模特换衣生成器以服装图和指定模特图为输入，把上装、下装、连衣裙、鞋子、配饰或整套穿搭应用到目标人物，生成 AI服装上身图。主体清晰、服装边缘完整、目标部位无遮挡且姿态明确的素材，更适合生成自然的上身效果并复用到多位模特。
输入与结果
一件服装，落到指定动作里
从一张服装商品图生成两种指定姿态的上身效果，直观看到同款服装在不同人物画面中的应用方式。
输入准备
服装可以多张，模特只选一张
当前入口支持最多 9 张服装图和 1 张模特图。多件服装一起使用时，应逐张标注参考部位，避免模型猜测哪张图对应上装、下装或配饰。
- 服装图
- 最多 9 张全身穿搭 / 上装 / 下装 / 连衣裙 / 鞋子 / 配饰
- 模特图
- 1 张上传最终希望保留的动作、人物与背景
- 图片格式
- PNG / JPEG / WebP单张上限 5MB
电商任务
什么时候值得先做换衣图
适合服装商品和目标模特都已经确定、但缺少对应上身展示图的任务，可用于比较不同人物、姿态和场景中的视觉效果。
新品上身预览
将上衣、下装、连衣裙或整套穿搭应用到已选模特，准备新品选图和详情页视觉候选。
同款多模特展示
分别使用不同目标模特图生成同一服装的展示方向，为不同人物与渠道准备视觉版本。
鞋包配饰穿戴
标注鞋子或配饰对应部位，再观察尺度、遮挡、手部和身体接触位置是否自然。
输入准备
让人像、服装和姿态彼此匹配
输入条件决定结果是否有继续制作的价值。先把目标部位、商品细节和最终动作说清楚，再开始生成。
模特部位可见
上半身、下半身或全身要与换衣范围匹配，减少手臂、头发、包袋和其他物体遮挡。
服装边缘完整
优先使用正面、清晰的商品图，让领口、袖口、下摆、鞋型和配饰轮廓都有足够像素。
目标姿态确定
直接上传最终希望保留的动作与背景，不要把“先换衣、再大幅改姿态”混成一次任务。
姿态保持效果
用最终需要的姿态作为模特输入
左侧与右侧示例分别保留抬腿动作和自然站姿的方向。动作越复杂、遮挡越多，越要关注手部、衣摆、褶皱和身体接触关系。
结果与商用边界
生成完成，不等于可以直接发布
姿态不是像素锁定
复杂动作、交叉手臂、头发遮挡或服装层叠，可能改变肢体、褶皱、背景与接触关系。
细节可能出现偏差
颜色、文字、Logo、图案、纽扣、拉链、袖口、领口、透明材质、蕾丝和高反光面料可能随生成发生变化。
发布条件
涉及肖像、商标、服装图案、素材权利或平台规则时，发布前完成最终确认。
不要混淆
换衣、换色与换脸是三类任务
判断标准是“输入什么”和“改变什么”。本页只承接把指定服装穿到指定模特身上的任务。
常见问题
服装输入与生成效果
AI模特换衣生成器需要上传什么图片？
需要服装图和一张目标模特图。服装应尽量正面、清晰、边缘完整；模特图应露出要换衣的身体部位，姿态明确并减少手臂、头发、包袋或其他物体遮挡。
如何尽量保持目标模特的姿态和背景？
选择最终需要的姿态和背景作为模特输入，确保目标部位完整可见，并准确标注服装属于全身穿搭、上装、下装、连衣裙、鞋子或配饰。动作越清楚、遮挡越少，越有利于延续人物、背景和光线方向。
AI模特换衣和服装换色有什么区别？
AI模特换衣需要服装参考图和目标模特图，把指定服装应用到人物身上；服装换色通常只在现有人像图里改变衣服颜色，不负责替换款式、版型或整套穿搭。
AI模特换衣和模特换脸有什么区别？
模特换衣保留目标人物身份并替换其穿着；模特换脸更换人物面部身份。换脸涉及更直接的身份合成与肖像风险，本页入口不会把两类任务混在一起。
同一件服装可以生成多个模特版本吗？
可以分别使用不同目标模特图生成同款展示版本。每次都使用最终需要的姿态与背景，能让同一服装适配不同人物和渠道画面。
支持哪些服装类型和图片格式？
可标注全身穿搭、上装、下装、连衣裙、鞋子和配饰，上传组件接受 PNG、JPEG 与 WebP。最多支持 9 张服装图和 1 张模特图，单张上限为 5MB。
开始生成
准备服装图和最终模特姿态
选择目标部位无遮挡、服装细节完整的输入图，生成同款服装的上身展示版本。
