服装电商的图库里，总有一批”人台图”：衣服穿在塑料人台上，版型清楚、颜色准确，但看上去就是没有”人味”。消费者看不出这件衣服穿在身上是什么垂感、肩线落在哪、长度到大腿还是到膝盖。
补拍真人模特，一次几百上千，还要约模特、约场地、约摄影。人台转真人这条路，就是把这些成本省掉。
一、人台图差在哪
不是清晰度的问题，是三样东西缺失：
1、垂感：衣服挂在人台上是”撑开”的，穿在人身上是”坠下来”的，下摆、袖口的走向完全不同；
2、比例：人台没有头、没有手、没有腿，消费者无法判断衣长和身材比例；
3、氛围：人台图是产品记录，真人图是生活场景，后者才让人产生”我穿上也这样”的联想。
二、传统做法为什么贵
手工把人台图”换”成真人，本质是三步合成：
1、把衣服从人台上抠下来；
2、找一张姿势合适的模特图，把衣服贴上去；
3、按人体结构重新画褶皱、补光影、修边缘。
这三步里，第二步和第三步最要命。衣服的褶皱不是随便画的，肩、肘、腰、胯每个受力点的走向都不一样；光影还要和模特原图的光源对上。一张图修两三个小时是常态，修完还容易”贴上去感”很重。
三、用【GPT生图】转真人
StartAI 插件里的【GPT生图】做的是”整图重绘”：它不是在原图上贴一层，而是按人台图里的服装信息，重新生成一张”真人穿着这件衣服”的画面。
1、PS 打开人台服装图，Ctrl+J 复制备份；
2、顶部【增效工具】打开 StartAI 面板，选【GPT生图】；
3、上传人台服装图；
4、在提示词框里写一句话，说明要什么样的模特和场景；
5、比例选 3:4（服装上身图最常用），分辨率 4K，开启【完成图贴回选区】，点【立即生成】；
6、结果回写为新图层，和原图对比检查。
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四、提示词必须写清四件事
第一件：服装不能变。 这是底线，写”保持原图服装的款式、颜色、面料、图案、长度完全不变”。不写这句，AI 很可能顺手给你换个领型、改个颜色。
第二件：模特类型。 性别、年龄段、身材、发型。写”年轻女性模特，身形匀称，自然长发”，比只写”真人模特”稳定得多。
第三件：姿态。 站姿、走姿、坐姿，手放哪。服装图建议”自然站立，双臂自然下垂，正面微侧”，这个姿势最能看清版型和垂感。
第四件：场景和光。 纯色影棚背景最稳，复杂场景容易抢主体。光写”柔和正面光，轻微侧逆光勾边”，布料的质感才出得来。
一句可以直接套的模板：
把图中人台上的服装穿到一位年轻女性真人模特身上，保持服装款式、颜色、面料、图案和长度完全不变，模特自然站立、正面微侧、双臂自然下垂，纯浅灰影棚背景，柔和正面光，真实商业摄影质感
五、生成后验四处
1、款式有没有走样：领口形状、袖长、门襟、口袋位置，逐项对原图。AI 最容易在领型和袖口上”优化”；
2、图案有没有变形：条纹、格子、印花，看有没有弯、有没有断。这是服装图最不能错的地方；
3、手和比例：看手指数量、手臂长度、头身比。手部是 AI 的弱项，有明显畸形的直接重跑；
4、褶皱是否合理：肩、肘、腰的褶皱要顺着受力方向，不能是随机皱纹。
有一项不过，用同一句提示词重新生成。改提示词反而会让其他三项一起变。
六、同一件衣服换风格
服装上新常常一个款要配好几组图：棚拍、街拍、居家。做法是换提示词，不换原图：
1、棚拍版：纯色背景 + 正面光；
2、街拍版：城市街道背景 + 自然光；
3、居家版：客厅或卧室背景 + 暖光。
每次只改”场景和光”这一段，服装描述那段一字不动，出来的模特和衣服才稳定。至于模特长相，每次生成都会有差异，这是正常的，别指望靠一句提示词锁死同一张脸。
七、小结
人台图的问题是缺垂感、缺比例、缺氛围，手工合成又贵又慢。
用 StartAI 插件的【GPT生图】：上传人台服装图，一句提示词写清服装不变、模特类型、姿态、场景光，比例 3:4、分辨率 4K，点【立即生成】。
验收按款式、图案、手部比例、褶皱四项过，一项不对就用同一句提示词重跑。这套流程跑顺了，一个款出三组场景图，比约一次拍摄快得多。
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