徽声在线记者 | 周芳颖
徽声在线编辑 | 楼婍沁

在服装电商领域，消费者对AI生成女装图的抵触情绪，正逐渐成为商家应用AI技术时面临的首要挑战。

小红书等社交平台上，关于AI女装卖家秀与买家秀差异的吐槽层出不穷，用户常将这些图片与“货不对板”、“虚假宣传”、“缺乏质感”等负面标签相联系。

消费者李玲向徽声在线坦言：“只要图片带有AI痕迹的女装，我绝不会购买，甚至会直接拉黑该店铺。网购本就建立在信任基础之上。”

尽管消费者往往难以准确判断一张商品图是否由AI生成，但他们能从相似的人物姿态、过分精致的面容、失真的背景以及不自然的面料质感中察觉到异样。

消费者香香指出，AI生成的图片常存在背景、人物与服饰质感不协调的问题，AI生成的脸庞也显得虚假且千篇一律。

另一位消费者赫兹则表示，起初她难以分辨AI图，直到看到多张人物动作和背景高度相似的图片后，才意识到这些可能并非真实拍摄。她曾购买的一件衣服，到手后“毫无版型可言”，仅是一块薄薄的聚酯纤维布料，且左右不对称。

图源：小红书

这种抵触情绪背后，反映了服装产品的特殊性。消费者购买衣物时，除了关注颜色和款式，还需考虑版型、面料质感及上身比例。一旦图片由AI生成，消费者便会质疑其能否提供真实可靠的参考。

然而，从商家的角度来看，AI对生产力的提升具有颠覆性意义。这不仅仅体现在生成美观的图片上，更在于它重新分配了生产的金钱成本和时间成本。

维特经营的电商女装店便是AI时代下的典型“一人公司”。他通过市场采购货品，利用AI工具生成图片并上新，独自完成电商运营。维特向徽声在线透露，过去一个店铺每月能上几十款新品已属不易，因为需要预留时间找模特、拍摄、修图及制作页面。而使用AI后，上新频次发生了翻天覆地的变化。若他愿意，一天上新十款也并非难事，几乎无上限。在他看来，AI更适合电商创业的初期阶段，因为前期图片成本可控制在极低水平。

另一位电商女装店主莉莉也计算过一笔账。她告诉徽声在线，使用AI生图大模型一年仅需1500元，每月可生成两三百张图。而同样数量的图片，在杭州选择最低成本的棚拍，包括场地、摄影师和模特等费用，一天也要1至2万元。

这也是小规模服装商家积极尝试AI的原因。他们的核心需求是快速铺款和测试市场。AI帮助他们降低了最重的拍摄成本，使得一个人或小团队运营店铺成为可能。

尽管AI降低了成本门槛，但并未降低长期经营门槛。商家可以更快地将商品挂上店铺，但仍需面对选品、版型、供应链、退货率和流量转化等问题。维特也表示，使用AI并不直接等同于销售增长。服装最终还是要看款式，商家往往需要铺几百个款甚至上千个款后，才可能跑出爆款。AI解决的是前期图片成本和铺款效率问题，而非选品和经营本身。

这也是莉莉没有选择上线AI模特图的原因。

莉莉最初做女装电商时，也是从市场采购货品、挑选现成款式起步。后来，她转型做原创女装，组建了自己的小团队，包括车工、版师、裁剪和后道人员。团队虽只有十人，但相当于建立了一个独立小车间，可完成从设计到出货的全流程。这确保了每件衣服都能按设计出货，不易与别家撞款。

自做原创女装以来，莉莉更加注重产品细节带来的差异。

莉莉向徽声在线表示，自AI工具出现后，她不断尝试不同的通用生图模型，如Midjourney、nano-banana等。她认可AI在效率上的价值，但最终未选择将AI模特图作为电商产品图使用。

原因在于产品细节仍难以精确调控。莉莉告诉徽声在线，即使给出准确提示词，并提供平面图、模特上身图和具体尺寸，AI生成的结果仍可能改变衣服本身。如微透面料的透明度、天丝面料的蓬松感、衬衫的筋骨感等，都难以被完全还原。

她曾尝试用AI生成服装上身图，即便反复调整透明度、面料描述和风格参考，最后得到的图片也只是相对接近。莉莉表示，若商家对细节要求不高，这类图片“尚可使用”。但从她的标准来看，AI生成图与实际效果之间仍存在偏差。对于原创服装而言，这种偏差会影响消费者对版型、面料和上身效果的判断，进而可能放大退货风险。

从左到右：实拍图、AI初次生成图、AI调试后图 图片来源：受访者提供

退货率是商家衡量AI是否可用时的重要考量因素。

维特的看法更偏向经营层面。他认为，女装本身就是高退货率品类，AI图并不必然直接推高退货率，最终还是取决于衣服本身的版型、材质和品类属性。相对基础、宽松的T恤，退货率可能控制在50%左右；但风格更明确、对身材和版型要求更高的连衣裙，退货率达到80%并不罕见。

但维特也承认，AI解决的是普通商家的起步问题，而非一个品牌的长期竞争力。

他认为，擅用AI能让普通商家在视觉上超越六七成同行，但无法替代头部品牌的核心竞争力。AI生图依赖参考与模仿，光影、材质和细节仍不如专业摄影。当店铺体量和现金流充足时，他仍需回归模特拍摄与原创视觉团队，才能突出品牌调性。

莉莉在尝试AI生图的过程中发现，相较而言，包、饰品、墨镜等品类上AI的效果明显更好。原因是这些品类更接近标品或半标品。金属、皮革、墨镜等材质更容易被模型呈现，生成图甚至能带出品牌的高级感。

但服装的难点在于，上身效果不仅取决于一张平铺图。衣服与身体之间的联动会影响最终呈现，也更难被AI准确复原。因此，如何让服装生成图从“美观”走向“准确”，正成为不少垂类服装AI软件企业试图突破的方向。

基于通用大模型，一些垂直服装AI平台开发了专门工具以满足行业需求。如蘑菇街旗下WeShop（唯象）帮助中小商家从平铺图快速生成多角度上身图；轻链AI覆盖设计、生产到营销全链路，通过产业数据训练大模型，提高出图的精准度。

蘑菇街旗下AI商拍平台weshop运营负责人向徽声在线表示，AI图像模型的精细度已明显提升。早期常见的手脚畸形、六指、四指等问题，随着大模型迭代已减少。公司此前也上线过细节修复功能，用于辅助修复手脚问题，但这一功能后来使用频率逐渐降低。

不过，在服装本身的还原上，问题仍未完全解决。该负责人表示，普通棉T恤等品类的生成成功率已较高，但丝绸、油光类、羊毛类等特殊材质仍较难处理。因为这些材质需要呈现滑度、光泽、柔顺度或毛糙感。一旦AI没有处理好，消费者看到的图片与实际拿到的商品就会产生差异。

这恰恰是女装电商最敏感的地方。女装不仅要看图片是否美观，面料垂感、厚薄、透肤度、版型松紧都会影响尺码选择和退货率。AI越擅长制造美观的氛围图，越可能遮蔽这些真实购买信息。

另一类垂直服装AI平台则试图将能力往产业链前端延伸。轻链AI副总裁王叶秋向徽声在线表示，该公司的业务不仅包括AI商拍，还覆盖企划设计、生产和营销等全链路环节。以女装新品开发为例，AI可以基于流行趋势生成企划方案，再辅助设计师生成款式，并通过更换领型、调整口袋位置、提高腰线等指令进行局部修改。

更关键的是生产端的衔接。王叶秋表示，轻链AI可以根据设计稿生成可编辑的矢量线稿图、工艺单和物料单，帮助设计师与工厂、版师沟通。

这代表了AI进入服装产业的另一种路径。若仅停留在商品图生成，AI解决的是营销端成本。若能进一步衔接线稿、工艺单和物料单，它才可能进入供应链效率领域。

但越深入生产流程，牵扯到的部门越多，其落地难度也越高。王叶秋称，通常大型品牌、供应链企业需要定制化服务，项目周期短则两三个月，长则需要分阶段交付。

在使用成本上，WeShop和轻链AI均采用SaaS订阅或按生成量收费，年费从几千元到几万元不等，具体取决于使用量。大型企业的定制服务牵涉人工辅助，精准度更高的同时也有更高的收费标准。

维特和莉莉都认为，这些垂类平台的底层本质都是通用大模型。对中小商家而言，更倾向直接调用大模型本身，减少中间平台加价带来的成本，才有更高性价比。

因此，AI在服装行业的价值正在分层。对创业者和中小商家来说，它主要是低成本图片工具和上新测款辅助；而对大型品牌和供应链企业，则可能成为流程改造工具，提升设计、生产和营销的整体协同效率。

但对所有商家来说，AI的使用已无法避免。电商平台本身也在推动AI成为商家基础设施的一部分。

近期，阿里发布全新AI店小蜜，将AI客服、经营辅助和数据分析进一步整合进商家后台，通过提升自动回复等功能的效率来降低中小商家的运营门槛。

莉莉向徽声在线表示，店小蜜可以在商家离线时自动回复常见问题，系统也会根据高频回复进行总结。对于订单量和咨询量不大的小店来说，免费基础功能已经够用，至少可以省掉一部分客服外包成本。与此同时，淘宝后台也会用AI对商品数据进行概括，如提示商品可能因何种原因受到限流，减少商家逐项查看数据的时间。

但对电商平台而言，重要的不仅是提供AI工具，更应是主动介入治理AI产生的“货不对版”问题。

淘宝服饰方面向徽声在线表示，针对AI假图乱象，淘宝已从去年3月出台相关规则，严禁商家利用AI等技术合成与实际商品不符的效果图。淘宝天猫升级后的商品规范，也将AI假图的典型场景纳入认定范围，包括商品材质或款式不符，即“货不对板”；商品效果失真或夸大；抠图贴图感明显；以及违反物理规律的人体、场景等。

针对部分商品主图存在画面失真、无法反映商品主体客观情况的问题，平台也进一步细化了违规情形，包括滤镜过重、无头或真人露脸比例过少、AI假感过重、修图拼接痕迹明显，以及商品主体模特恶搞名人等。淘宝后台接入AI假图识别模型后，一个月内已累计拦截近10万张AI假图。对于违规商品，平台会扣除商品质量分，严重者还可能影响商品曝光，甚至面临下架、删除等风险。

针对同样的治理问题，徽声在线也向抖音进行求证，但截至发稿未收到回应。

AI正成为服装电商的新基础工具，但它不会平均地改变所有商家。

消费者反感AI女装图，并非因为他们天然排斥技术，而是因为他们担心图片不再可信。当商品图无法准确呈现衣服时，AI节省下来的拍摄成本，最终可能转化为退货成本、信任成本和平台治理成本。

AI可以让女装电商更快、更便宜，但它并未让女装生意变简单。当所有商家都能生成美观的图片时，消费者最终将更在意谁能交付真实、稳定、与图片一致的产品。

（应受访者要求，维特、莉莉为化名）