1 前言

在时尚电商领域，主图展示效果直接影响点击率与转化率。传统时尚商家真人模特拍摄成本高、周期长，且主图设计依赖主观经验与拍摄模特时的风格，在内容供应链环节容易出现品效割裂的情况。

京东零售技术团队“京点点”推出 AI（模特）试衣 与 京麦A/B实验平台 的融合方案，通过AIGC技术生成服饰商品不同风格的真人级模特试衣图/主图视频+A/B实验自动化数据验证，实现618期间KA品牌服饰商家商品主图订单转化率提升80% +的突破性成果，本文将深度拆解该方案的技术路径与实践经验。

2 背景介绍

2.1业务场景

时尚服饰商家商品素材制作对比其它品类更加复杂，涉及模特邀约、场景搭建、拍摄后期等复杂环节，素材制作成本更高，效率更加低下，一件新款服饰上架，素材制作周期长达1个月时间。而时尚服饰中小商家因成本压力，常被迫使用平铺图或低质模特图，导致主图吸引力不足。

同时，传统的模特拍摄展现效果大部分是以影棚经验论进行拍摄，和商品实际销售人群关注内容会有一定差异。而高昂的制作成本和时效周期，时尚商家很难像其它品类商家一样使用平台A/B实验工具，进行不同主图版本的点击率、转化率等真实用户行为数据验证，量化识别高吸引力商品主图设计。

“京点点”https://ai.jd.com/ 上线全新能力-AI试衣功能，商家可以通过“京点点”AI试衣功能快速、批量生成不同风格真人级模特图。通过“京点点”自研算法，确保服装褶皱、光影与模特身形无缝贴合，杜绝“P图感”。而通过AI视频生成（内测）能力，将模特图再升级生成10-15秒动态模特show视频（如“模特左右转身展示服装细节”），静态主图秒变动效主图视频。结合京麦A/B实验平台，品牌在大促期间快速完成商品转化率优化，降低大促流量浪费，提升销售效果。

（更多京点点介绍可看历史往期文章：http://sd.jd.com/article/41221?shareId=266240&isHideShareButton=1）

2.2技术挑战

在“京点点”打造与时尚服饰业务实际应用过程中，AI试衣在生成技术上面临着以下几个方面的技术挑战：

（1）AI生成模特的真实性

“油腻感”：当前AI生成的模特图在皮肤质感、毛发细节、光影效果等方面仍存在不够逼真的问题。AI 生成模特的皮肤纹理可能过于光滑细腻，缺乏真实皮肤的微小瑕疵、毛孔等细节，看起来像涂了厚厚的油，显得不自然，给人一种假面的感觉。

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肢体残缺：在生成过程中，可能会出现模特肢体比例失调、姿态不自然甚至局部缺失的问题。例如手指/手臂比例不正确、手指数量不正确、面部扭曲等，影响整体的视觉效果和真实感。

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（2）服饰细节与款式还原度

版型：AI 难以精确地还原服装的版型，尤其是一些复杂的款式，如蓬松的裙摆、多层次的叠穿效果、长款服装等。可能会出现裙摆褶皱疏密程度还原错误、多层次叠穿内部服装未被还原，衣长和比例还原错误等一系列服装整体的版型与实际款式存在偏差的情况，影响试衣效果的真实性和对消费者的参考性。

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纹理材质 ：对于不同材质的服装纹理模拟不够精准，比如牛仔布的粗糙质感、丝绸的顺滑光泽、羊毛的绒感等难以真实呈现，导致服装看起来缺乏立体感和真实感，无法让消费者真实地感受到服装的材质特点。

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颜色：颜色准确性是 AI 试衣的一大挑战，可能会出现色彩偏差、色差等问题，影响消费者对产品的真实感知，容易造成消费者差评和退货。

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服装细节 ：在服装的一些细节处理上，如纽扣、拉链、蕾丝花边、图案、Logo等，AI 往往难以精细还原。可能会出现纽扣位置不准确、拉链纹理模糊、蕾丝的花纹细节丢失或变形，以及图案和Logo不清晰或改变的问题，降低了试衣效果的真实性，从而使消费者降低了购买欲望。

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（3）服装与不同模特的适配性

自然程度 ：服装难以自然而美观地贴合在不同姿势的模特身上，随着模特的动作姿态变化而做出相应的自然褶皱和拉伸效果。常常会出现服装与模特身体之间贴合不自然、服装表面的褶皱分布不合理或过于僵硬的情况，影响试衣效果的美观性。

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不同体型适配 ：面对不同体型的模特，如胖瘦、高矮差异较大的情况，AI 难以准确地调整服装的尺寸和版型，以实现良好的适配效果。可能会出现紧身服装在体型偏胖的模特身上生成不合理的拉伸变形，或者宽松服装在瘦削模特身上显得过于肥大、比例失调等问题。而且对于一些特殊体型或小众身材的模特，由于训练数据的限制，适配效果往往更不理想。

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3 技术实践

3.1 技术创新和实践

为了解决上述问题，“京点点”AI试衣进行了一系列的技术创新和实践。

（1）模特库的迭代升级

“京点点”AI试衣系统构建了涵盖多种人种、性别、身材及姿态的高质量虚拟模特库。通过大规模提示词工程与皮肤细节真实感Lora模型的叠加优化，显著提升了AI生成模特的自然度和多样性。系统采用OpenPose技术对生成模特的优质姿态进行提取，并固化为标准姿势模板，为后续服饰试穿提供丰富的姿态参考。

在模特筛选与匹配环节，系统可根据服装风格、适用场景及目标用户群体等因素，从模特库中智能筛选最契合的虚拟模特。例如，针对商务西装，优先匹配气质稳重的成年模特；针对运动休闲装，则选择活力四射的青年模特。同时，系统还会综合考虑服装色彩与模特肤色的协调性，以提升整体视觉呈现效果。

此外，通过多维度的人物属性、面部表情、动作及背景的组合，系统实现了高度差异化的模特生成，满足不同服装展示需求。

（2）核心算法与技术实现

“京点点”AI试衣系统以业界领先的12B参数规模Flux-Fill大模型为核心，基于Transformer扩散模型架构，具备卓越的图像生成与编辑能力。系统集成了dwpose人体姿态估计算法与parsing人体解析模型，通过多模态特征融合，实现了人体关键点的亚像素级精准定位与细粒度区域分割。该组合确保了生成区域mask与人体各部位的高精度匹配，并带来自然逼真的图像重绘效果。

在服装特征保持方面，系统引入Redux特征提取模型，可从输入服饰图像中高效提取多维度视觉特征。经过归一化处理后，这些特征作为先验条件注入Flux-Fill模型的inpainting过程，确保最终生成的试穿效果在纹理、图案、色彩等细节上与原始服饰高度一致。

为提升模型泛化能力，系统创新性地设计了动态自适应mask机制。在训练阶段，该机制可根据输入服饰品类（如上装、下装、连衣裙等）自动调整mask生成策略，使系统在处理不同款式及材质服饰时，始终保持稳定且真实的试穿效果，切实实现“一键换装，所见即所得”的极致用户体验。

下面展示了AI试穿的效果：

3.2 技术实践效果

以合作某男装KA品牌为例：

在618期间，京东某男装KA品牌通过“京点点”AI试衣功能，输入男装商品纯色平铺图，AI批量生成多套不同风格的商品主图（职场精英/商务会议/休闲社交/成熟稳重……）。再通过“京点点”AI商品视频生成功能，自动生成10-15秒模特穿身的动态展示视频，360°呈现面料质感与不同风格模特衣物穿身版型效果。

品牌店铺传统设计		京点点AIGC生产
商品主图	主图视频	休闲社交主图	主图视频	职场精英主图	主图视频	成熟稳重主图	主图视频
	模特实拍.mp4 服装细节.mp4		京点点AIGC休闲社交模特展示视频1.mp4 京点点AIGC休闲社交模特展示视频2.mp4		京点点AIGC职场精英模特展示视频1.mp4 京点点AIGC职场精英模特展示视频2.mp4		京点点AIGC成熟稳重模特展示视频1.mp4 京点点AIGC成熟稳重模特展示视频2.mp4

（注：以上视频请点击下载观看）

通过京麦A/B实验平台开启SKU主图测试，品牌将不同风格的3套AI生成主图与主图视频实验组与1套原人工制作主图与主图视频对照组进行数据测试。平台实时平均分配曝光流量，分钟级监测商品订单转化率等销售数据。

首轮淘汰：传统棚拍图因场景单一，实验开启不到72小时，对照组落后AI实验组成交量66.67%。
终极胜出：AI生成的“成熟稳重风格”主图/视频，以完整适配商品属性+展示效果命中目标消费群体+场景代入感展示突出重围，商品成交量较基准提升80%+。
运营决策进化：数据驱动替代经验主义，主图优选效率提升30倍。
流量敏捷响应：7×24小时自动调优，大促流量转化效率最大化。

指标	传统方案	京点点AIGC方案	降本增效幅度
单款sku主图与视频制作成本	含模特、布景、拍摄￥2000-￥20000，制作周期≧15天	￥0，制作周期≦0.5天	成本降低100%，效率提升95%以上
主图AB实验	传统设计，≥30天，绝大部分时尚商家无资源投入	自动设计，≤1天，批量N套方案	数据驱动替代经验主义主图优选效率提升30倍
技术接入复杂度	需协调设计/模特/拍摄/场地，每个环节均有专业人员参与	实习生线上平台点一点操作即可	门槛降低，操作简化95%以上

3.3 技术实践突破原因

（1）跨团队协同创新

“京点点”、“京麦”与“时尚品类运营”共建，业务场景与技术深度协同，打造AIGC+AB测试的“一体化流水线”，帮助商家快速跑通标杆效果。

（2）算法架构创新

引入业界领先的12B参数规模Flux-Fill大模型为核心，基于Transformer扩散模型架构，具备卓越的图像生成与编辑能力，解决传统AI试衣的 “细节丢失” 、 “姿态失真” 等一系列问题。

（3）数据闭环驱动迭代

京点点AI试衣×京麦主图A/B实验反馈的点击率、转化率数据反哺AIGC模特试衣生成效果优化（例如数据表明“25-30岁模特+自然光背景”组合转化率最高）

（4）工程化落地优化，平衡计算效率与生成质量

简化AI试衣流程，引入任务调度、智能提示词及智能识别服饰类别精准服饰模特生成，有效降低调用耗时，提高并发并保证生成质量。

（5）资源复用降低技术使用门槛

将历史项目中海量真人模特实拍图数据转化为 AI数字化模特资产库，支持商家复用历史素材（如旧图重生成新姿势），素材复用成本降低80%以上。

4、未来展望

（1）千人千面的AI试衣能力：从单一风格维度到全维度个性化生成

从目前SKU生成不同风格素材的单一维度，到生成不同用户年龄、体型（如梨形/苹果型）、肤色等，甚至特殊群体（孕妇、残障人士）的全维度商品素材，并模拟面料垂坠感、光影效果，让同一件商品可以适配于不同用户特征。

（2）全自动化A/B实验：从人工操作到智能决策闭环

由现在用户还需跨平台生产、人工上传开启实验，到用户实现一键自动生产开启实验，系统根据实验数据自动替换更高数据表现的商品素材。

（3）预测式AI试衣生成：从被动响应到主动创作

基于历史数据训练转化率预测模型，自动生成最优时尚主图组合方案。如基于历史试穿数据（停留时长、搭配组合）训练时序模型，预测不同人群的爆款元素（如阔腿裤+短上衣组合），时尚品牌利用AI生成100套搭配方案，系统自动筛选TOP5方案作为主图。

附：近期京点点产品团队&算法团队活水/社招岗位列表，欢迎自荐/推荐

京点点AI试衣×主图A/B实验，时尚商家订单转化率提升80%+实战路径​