在AI技术重塑电商视觉呈现的今天，你是否想过，那些高效生成商品展示模特图的最初形态是如何实现的？
最基础的原理：图像识别与替换
最早期的AI电商模特技术，核心在于基础的图像识别与合成。系统首先需要识别商品图片中需要替换的”人体区域”——这通常指穿着服装的模特部分。通过计算机视觉算法，系统会定位服装的轮廓、领口、袖口等关键特征点。随后，移除原始图片中的模特身体部分，仅保留服装本身。最后一步，是将这件服装”贴合”到一个预设或生成的虚拟人体模型上。这种方法依赖的是相对传统的图像分割和模板替换技术，而非后来兴起的复杂生成式AI。
依赖预设模板库
这些原始方法通常不具备”凭空创造”全新模特形象的能力。它们往往依赖于一个预先建立好的虚拟模特模板库。库中可能包含不同体型、肤色、发型的标准模型。当需要展示一件衣服时，系统会根据基本参数（如服装类型），从库中选取一个最接近的模型，然后将商品图像中的服装部分进行变形、扭曲等操作，使其”穿”在模板模特身上。这种方法的视觉效果相对机械，有时会出现服装纹理变形、接缝不自然等问题。
技术局限与挑战
最原始的方法存在明显的局限性。首先，它对原始商品图片的质量要求很高，需要清晰、背景简单、模特姿势标准。复杂的姿势或背景会大大增加分割和替换的难度。其次，服装与模特的融合效果往往不够真实，特别是对于有复杂褶皱、透明材质或贴身剪裁的服装，合成痕迹会比较明显。再者，缺乏多样性，难以灵活生成不同角度、动态姿势或丰富表情的模特展示图。那时也无法实现现在常见的”同一服装穿在不同模特身上”的多元化展示。
与生成式AI的本质区别
理解最原始的方法，关键在于区分它与当下流行的生成式AI（如扩散模型）的本质不同。原始方法主要是对现有图像元素（服装素材和模板模特）的组合、替换和简单加工，属于”图像编辑”范畴。而现代生成式AI模特技术，则能根据文本描述或参考图，从零开始”创造”出高真实度、具有多样细节（如面部、手部、皮肤纹理）的虚拟模特，并将服装以更符合物理规律的方式合成上去，属于”图像生成”领域。原始方法更像是数字化的”服装假人”，而生成式AI则试图创造”数字真人”。
尽管这些最原始的方法在今天看来显得粗糙，但它们为后续技术发展铺平了道路，是AI电商模特进化历程中不可或缺的起点。