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.

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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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