绘蛙商品模型训练功能全教程：定制专属商品展示图

绘蛙

• 分类： AI设计
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一、功能核心解读

（一）商品模型的概念剖析

可以将商品模型训练类比为教画师画画。给画师提供几张衣服照片，画师就能了解服装特征，进而画出不同人在不同环境、以不同姿势穿着这件衣服的图片。在绘蛙平台，用户提交几张穿在人或人台上的衣服照片给 AI，训练成一个 “商品模型”。之后，借助这个模型，AI 就能为用户生成多样化的模特穿搭图，满足电商商品展示的多元需求。

（二）训练要求详解

图片数量：训练商品模型至少需要 5 张商品上身图，不过，多角度以及更多数量的图片能帮助 AI 更全面、准确地学习商品特征。若想让 AI 充分掌握一件衣服的版型、细节等，10 - 30 张图片较为理想。

图片大小与分辨率：图片大小需在 150KB - 15MB 之间，分辨率要大于 700*700。这样的规格要求，是为了确保图片包含足够的信息，使 AI 能够清晰地识别商品特征。若图片太小或分辨率过低，可能导致 AI 无法准确学习商品细节，影响生成图片的质量。

图片角度与姿势：不同角度和姿势的照片至关重要。从正面、侧面、背面等多个角度拍摄，以及展现不同姿势的照片，能让绘蛙更精准、全面地还原商品。正面照可以展示衣服的整体款式和图案，侧面照能凸显衣服的剪裁和线条，背面照则能展示衣服背后的设计。

二、高频问题解答

（一）训练图集数量问题

输入图至少 5 张商品上身图是底线。图片数量不足，AI 难以全面学习商品特征，生成的图片可能缺乏多样性和准确性。增加图片数量，尤其是不同角度和姿势的图片，能显著提升 AI 对商品的理解和还原能力。

（二）为何必须用商品上身图

商品上身图能让 AI 学习服饰和人体的关系，这是平铺图无法提供的关键信息。平铺图无法展示衣服在穿着状态下的褶皱、拉伸等细节，也难以体现衣服与人体的贴合度。如果没有专业模特图，可让身边的同事、朋友穿着衣服拍摄，或者使用四肢完整的人台进行拍摄，这些方式都能满足训练需求。

（三）生成图片缺乏细节和质感的原因

生成图片的质量取决于输入图片的质量。若想生成的模特穿搭图中服饰有质感、细节丰富，就必须提供有质感和细节的商品上身图。如果输入的图片本身模糊、细节不清，AI 生成的图片也会存在同样的问题。

（四）部分角度商品还原不佳的解决办法

当训练模型的输入图缺少某些角度的图片时，AI 在生成该角度的图片时就可能 “自由发挥”，导致还原效果不理想。解决这一问题的关键是补充缺少角度的输入图片，让 AI 有足够的信息来准确还原商品。

（五）提升商品模型还原准确度的方法

统一光线环境拍摄：在光线统一的环境下拍摄不同角度的商品上身图，能避免因光线差异导致的商品颜色、阴影等方面的变化，使 AI 学习到稳定、一致的商品特征。

避免混合训练：商品模型输入图片必须是同色和同款的商品，不同商品混合训练会使 AI 难以准确学习单一商品的特征，导致生成图片的混乱。

保持商品细节和质感：确保输入图片的商品细节清晰、质感突出，为 AI 提供准确的学习样本。

（六）训练加速的策略

商品模型训练大概需要 30 分钟，若想加速，可以在晚间进行多个商品的批量训练。这样，第二天工作时就能直接使用训练好的模型，提高工作效率。

三、商品模型训练操作步骤

（一）选择商品类别

进入绘蛙平台的商品模型训练功能页面，首先要选择商品类别。平台可能会提供服装、饰品等不同分类，准确选择商品所属类别，有助于 AI 更精准地学习商品特征。如果是训练一件连衣裙的商品模型，就选择 “服装” 类别下的 “连衣裙” 子类别。

（二）上传商品上身图

按照训练要求，挑选 5 - 30 张符合规格的商品上身图进行上传。上传过程中，注意图片的顺序和清晰度，确保图片准确无误地上传至平台。

（三）等待训练完成

上传完成后，系统会开始训练商品模型，训练时间大概 30 分钟。在此期间，用户可以耐心等待，也可以在平台上进行其他操作，但要留意训练进度提示。

（四）使用训练好的模型

训练完成后，用户在使用相关生图功能时，就能选择已训练好的商品模型，让 AI 基于该模型生成不同人、不同环境、不同姿势的模特穿搭图，用于电商商品展示、营销推广等场景。

四、效果展示与应用场景

通过商品模型训练功能生成的图片，在电商领域有广泛的应用。在商品详情页中，这些图片能从多个角度、不同场景展示商品的穿着效果，帮助消费者更好地了解商品。在社交媒体推广中，多样化的模特穿搭图能吸引更多用户的关注，提高商品的曝光度和吸引力。