2026年最佳虚拟试衣API评测

我们将相同的10组购物者照片与商品图输入了10款虚拟试衣API。全部采用默认设置，单次生成，未经任何修图。以下是实际测试结果。

利益相关：Genlook本身也提供这十款API之一。为了让您客观评判，我们将所有生成结果毫无保留地展示如下。

评测结果

绿色代表该类目的胜出者。

_服装还原度_是指产品（颜色、印花、纹理、剪裁）的呈现保真度。_异常变形_记录了与产品无关的部位发生改变的情况，例如鞋子变了或凭空多出细节。Genlook的耗时取自其生产环境的中位数；其他API由我们的脚本进行计时。通用图像模型共享同一套试穿提示词。

虚拟试衣API前五名

1. Genlook

在本次测试中展现了最真实的色彩和纹理还原，中位数耗时最短（9.8秒），价格也最低（$0.02）。它也是本组中唯一提供统一试衣接口的API：无需管理提示词或分类，同一个接口即可处理服饰、鞋履、眼镜、珠宝和帽子。Vertex在服饰上能与之媲美，但不支持其他品类，且价格是其三倍。文档中心，立即体验。

2. Google Vertex AI Virtual Try-On

在服饰领域表现极佳：作为专用模型，其生成结果最干净，除了衣物外从未改变任何其他元素。局限在于适用范围和成本：它只处理服装（不支持鞋履、眼镜或珠宝），单张图片收费$0.06，且需要绑定Google Cloud项目。文档中心。

3. Gemini 3.1 Flash Image

它是一款通用图像编辑器，而非专门的试衣产品，但只需一行提示词，在质量和速度（11.6秒）上就能媲美Vertex，价格为$0.068。代价是：你需要自行编写和维护提示词，并在Google淘汰旧版本时进行迁移。文档中心。

4. GPT Image 2

服装渲染能力出色，是中等质量下最便宜的通用模型（平均$0.038）。速度比Gemini慢一倍（20.5秒），且在测试中出现过一次更改购物者鞋子的情况。文档中心。

5. FASHN Try-On Max

对蕾丝等精细细节的处理仅次于Genlook，但价格最高（1K分辨率下每张$0.15）且速度最慢（25秒）。如果不指定服装类别，它有时会在模特图中提取错误的衣物。文档中心，Genlook与FASHN对比。

其余五款（Seedream 5.0 Pro、Pixelcut、FLUX.2 Pro、FASHN v1.6和FLUX VTO）都能生成可用的图片，但在速度、色彩饱和度或控制异常变形方面稍逊一筹。

核心发现

1. 色彩与纹理是拉开差距的关键。 所有API都能大致还原出服装。但只有极少数能精准还原色调、印花和蕾丝细节。
2. 异常变形是附带损害。 换了鞋子、换了裤子、凭空生成的袖子。一定要测试哪些部分_不应该_发生改变。
3. 真人模特商品图具有歧义。 当商品图是一个穿着牛仔裤和T恤的模特时，大多数API会把整套衣服都给购物者穿上。尽量使用平铺图/白底图。

各类服装试穿结果对比

风衣（平铺图）

Genlook最接近原版的米色调、金色纽扣和及膝长度。FASHN v1.6把牛仔裤换成了白裤子；Pixelcut把风衣拉长到了脚踝。

带赞助商文字的足球球衣

文字在绝大多数API中都保留得很好。FLUX.2 Pro对赞助商名称进行了镜像反转；GPT Image 2改变了鞋子。

丝绸纱丽

非常考验垂坠感的服饰，十款中有九款处理得很好。FASHN v1.6在身体旁边留下了一块悬空的布料。

印花丝绸中长裙

印花全部完好保留。FLUX VTO把裙子套在了购物者的裤子外面。

蕾丝婚纱

Genlook和FASHN Try-On Max最忠实地还原了蕾丝紧身胸衣。FLUX.2 Pro凭空生成了长袖。

阿巴雅（传统长袍）

Genlook、GPT Image 2和FLUX.2 Pro从商品图中还原了全套造型，包括米色头巾。FLUX VTO只改变了上半身。

牛仔裤，与T恤搭配拍摄

大多数API还原了整套穿搭，Genlook呈现了最佳的牛仔水洗效果。FASHN Try-On Max和FLUX VTO只提取了T恤或者什么都没改变。

其他虚拟试衣API

未参与本次测试，价格取自各供应商2026年9月的官网数据。

开源模型： 大多数试衣模型（IDM-VTON、CatVTON、OOTDiffusion）仅授权用于研究。FASHN VTON v1.5和Leffa允许商业用途。

如何选择

• 用您最难处理的5件商品进行测试， 而不是看演示图库。
• 检查不应改变的部分： 面部、身材、鞋子。
• 核算总成本： 重试次数、存储费用以及顾客需要等待的时间。
• Gemini等提示词模型 表现很好，但您需要自行维护提示词。

Genlook单次试穿成本为$0.02，注册即送三次免费测试额度。阅读文档 并在您自己的产品目录上亲自测试。