电商领域应用人工智能模特进行商品展示，其换装技术的实现流程主要存在两种常见方案，各有其优缺点。了解这些流程的核心差异，有助于更好地理解该技术的应用现状。
基于静态图像的图生图流程
这是目前较为主流的方式。流程通常包含几个关键步骤：
1. 原始模特图输入：商家提供一张穿着基础服装（如紧身衣）的真人模特照片，或选择某平台提供的标准模特模板图。
2. 服装商品图输入：上传需要展示的目标服装的平铺图或穿模图。
3. AI算法处理：人工智能系统，通常是经过训练的扩散模型，识别原始模特图的姿态、体型、肤色等特征，同时解析目标服装的款式、纹理、材质。
4. 图像生成与融合：AI算法将目标服装“穿”到模特身上，生成新的模特穿着该服装的图片。这个过程需模拟服装在人体上的自然垂坠感、褶皱光影效果。
5. 输出结果：生成最终可用于商品详情页的展示图。
优点在于技术相对成熟，处理速度较快，单张图片生成成本较低。生成效果通常能满足大部分展示需求。缺点在于生成的图片是静态的，无法展示服装的动态效果（如摆动、飘逸感）。对原始模特图的姿态要求较高，如需更换不同角度展示，需要输入多张不同姿态的原始图或依赖算法进行姿态模拟，后者可能增加不自然感。
基于视频的动态生成流程
该流程旨在生成动态的换装效果，流程更为复杂：
1. 模特视频输入：需要一段模特穿着基础服装（如紧身衣）进行简单动作（如转身、走动）的短视频片段。
2. 服装商品图输入：同样需要目标服装的清晰图像。
3. AI视频处理：结合图像识别、姿态追踪与视频生成技术（如视频扩散模型），AI系统需逐帧分析模特动作，并实时将目标服装“贴合”到运动的模特身体上，确保服装随身体动作而产生相应且逼真的形变。
4. 动态效果渲染与合成：算法不仅处理单帧图像的换装，还需保证帧与帧之间服装动态变化的连贯性和自然性。
5. 输出结果：生成一段展示模特动态穿着该服装的短视频。
其显著优势在于能生动展现服装在动态下的形态，如裙摆摆动、面料垂感变化，提供更直观的穿着效果参考，提升用户体验。主要缺点在于技术实现难度更高，对硬件算力要求大，处理时间显著长于静态图生成，单次生成成本也更高。目前动态效果的自然度和流畅度有时不如真实拍摄，对服装复杂细节（如大量褶皱、轻薄透光材质）的动态模拟仍具挑战性。
两种流程的核心差异在于输入素材（静态图vs视频）和输出结果（静态图vs视频）。静态图流程在效率、成本、技术成熟度上占优，是当前电商应用的主力。动态视频流程则提供了更丰富的展示维度，代表了技术发展的方向，但其成本和实现难度制约了大规模普及。商家在选择方案时，需权衡展示效果需求与预算、时间成本。具体平台的技术实现细节可能存在差异，建议直接咨询相关服务提供商获取准确信息。