Google Virtual Try-On 案例：三组服装与选图方法

想让一件衣服穿到人物身上，先准备两张能说清角色的图片：一张人物照，一张服装图。Google Virtual Try-On 没有提示词输入，选图时需要把人物姿态、服装轮廓和遮挡关系交代清楚。

TL;DR

每张 $0.1075；查看价格与预算。每次传入 person_image_url 和 product_image_url，并设置 num_images: 1。下面三组案例分别展示条纹上衣、缎面连衣裙和户外衬衫，所有图片按人物、服装、结果排列。

案例一：条纹 T 恤与牛仔裤

上传图片试用 →；无需提示词。

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结果中的上衣换成了红白条纹短袖，灰背景、牛仔裤和白鞋仍可辨认。条纹随胸部和袖子形成弯曲，衣摆位置也发生变化。商品展示时，适合重点检查领口、横条纹走向和腰部衔接，不应只看颜色是否相同。

这组适合作为首轮选图的起点：人物正面站立，上衣区域清楚，服装图把短袖和衣摆完整放进画面。复现输入组合时，将人物 A 原图填入 person_image_url，条纹 T 恤平铺图填入 product_image_url，显式设置 num_images: 1。不能把已经穿上条纹上衣的结果放回人物字段，再称为同一输入的候选。

选择结果时，可以先判断条纹和领口是否符合商品外观，再看手臂附近的衣服边缘与裤腰衔接。若用途是搭配示意，整体颜色和穿法可能已经够用；若商品卖点正是条纹排列或衣摆长度，就应逐处对照服装图。画面里的身体比例和褶皱无法证明某个尺码一定合身，也无法代替面料实际弹性的资料。

案例二：缎面长裙与配饰变化

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裙子的绿色、吊带和垂坠领口在结果中都能看到，原来的上衣与长裤被长裙替换。原图中的白鞋也变成了高跟凉鞋，右手附近出现类似插袋的褶皱。这组图适合看整体穿搭，但若只允许改变衣服，鞋子和手部附近就需要单独审核。

复现时保留人物 B 的黑上衣与牛仔裤原图，搭配独立绿色裙装图。长裙替换的区域比短上衣大，所以验收不能只裁出胸前看吊带；还要把裙摆、脚踝和鞋子一起看。人物原来可见的穿搭会影响你如何判断变化，但公开输入没有可以锁定某件配饰的选项。

这里最需要明确的是用途是否允许鞋子改变。如果只是挑选晚装搭配的方向，连衣裙与凉鞋的组合可以作为一个候选；如果任务要求保持原先白鞋，当前结果就不符合这个要求。手部附近的折痕也不能直接解释成商品真的有口袋。发布商品介绍前，应回到商品图或商品资料确认结构，不能用模型补出的形状写卖点。

案例三：街景中的牛津衬衫

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街道、米色长裤和站姿大体延续，白 T 恤换成了浅蓝衬衫。平铺图中放下的长袖在结果里卷到前臂附近，下摆则塞进裤腰。要展示具体袖长或不卷袖的穿法，需要检查结果是否符合商品表达，不能仅凭输入图推定这些细节会原样保留。

这组的输入重点是把人和商品分开：街景人物照负责姿态与环境，独立衬衫图负责服装外观。复现时使用人物 C 与蓝衬衫这组地址，不把另一组人物换进来；需要看同一衬衫换人的效果时，再单独建立一个新的组合。每次只更换你正在比较的输入，能更清楚地解释选择依据。

卷袖和扎衣摆让画面形成一种具体穿法，却会遮住商品原来的袖口和衣摆长度。用于街头穿搭示意时，可以按这个方向选图；用于展示长袖长度或宽松下摆的商品详情时，就需要另一张满足要求的结果或商品照片。现有接口没有提示词可要求不要卷袖，也没有文字参数能强制某种穿法，增加候选只提供更多选择，不保证得到指定细节。

选图与审核要点

人物图尽量只出现一个人，正面站姿且身体轮廓清楚。服装图采用干净背景，完整展示领口、袖子和下摆。先做一张结果，依次查看服装主体、手部遮挡、配饰与背景；有具体商品细节要求时，再与原图逐项对照。

三组素材都没有可填写的提示词。点击图片下方入口后上传人物照和服装图即可；API 字段见接入页。这些画面用于观察试穿外观，不能替代尺码测量。

用已有案例安排自己的选图

先决定要复现哪一种观察任务：条纹上衣看图案与腰部衔接，长裙看大范围替换和配饰，街景衬衫看穿法与环境。选择与你的需求相近的一组，记录两张输入的对应关系，再把自己的图片逐项替换。这样每次改动都有明确目的，不会同时换人物、换衣服、换场景后无法解释结果差异。

三个案例都只展示已有输入与结果，不能据此推算服装类别的成功率或候选所需数量。首轮可以为每个必要组合安排一个请求，先按商品要求审核。若只是需要更多选择，再保留原输入追加候选；若已经发现商品图缺失边缘，就回到素材准备阶段。新增请求需要纳入预算，更多候选也可能仍不符合某项细节要求。

记录结果时，把外观搭配可用和商品细节可用分开写。前者可能允许卷袖、扎衣摆或鞋子变化，后者要准确表达商品本身。手部褶皱像口袋、衣服显得贴身等视觉印象，都不能直接转写成商品参数。案例帮助确定检查位置，最终采用仍要对照你的商品资料。

请求复现的范围

接口请求只包含模型名、两张图片字段和 num_images: 1，完整 cURL 与 Python 例子见接入页。这些案例没有可以照抄的提示词；图片下的入口用于上传人物图和商品图。重新提交同组输入是在复用输入条件，不是承诺得到与页面逐像素相同的结果。

保留原图能帮助以后解释差异：某处变化究竟来自服装商品本身、人物姿态，还是生成结果。只有结果图片而没有对应输入，就难以确认一件衣服是否被准确表现。完成选图后把采用版本单独归档，避免日后把生成结果误当成原始商品图。

常见问题

这篇为什么没有提示词配方？

模型没有 prompt 参数。人物照与服装图承担描述任务，改进输入应从选图开始。

人物照和服装照怎么区分？

人物照展示试穿者；服装照展示要穿上的商品。API 分别对应 person_image_url 与 product_image_url。

结果只会改变衣服吗？

连衣裙案例还改变了鞋子，衬衫案例改变了卷袖方式。应检查衣服以外的区域。

怎么查看同一套衣服的多个候选？

每次 num_images 填 1，使用同组输入分别提交请求，再比较返回的候选。

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