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。
| API | 单次试穿价格 | 中位数耗时 | 服装还原度 | 支持品类 | 异常变形 |
| :--------------------------- | :------------------------------ | :-------------- | :------------------- | :----------------------------- | :---------------------------------------- |
| **Genlook** | <Win>$0.02</Win> | <Win>9.8s</Win> | <Win>极佳</Win> | <Win>全品类，单一接口</Win> | 无 |
| Google Vertex AI | 量大$0.048（原价$0.06） | 11.9s | 极佳（仅服饰） | 仅限服饰 | 无 |
| Gemini 3.1 Flash Image | $0.068 | 11.6s | 很好 | 任意（通过提示词控制） | 无 |
| GPT Image 2 | 平均$0.038（中等质量） | 20.5s | 很好 | 任意（通过提示词控制） | 1次：鞋子被改换 |
| FASHN Try-On Max | $0.15（1K分辨率，均衡模式） | 25.0s | 很好 | 服饰、鞋履、帽子、珠宝 | 无 |
| Seedream 5.0 Pro | $0.093 | 35.3s | 良好，颜色偏淡 | 任意（通过提示词控制） | 无 |
| Pixelcut | $0.10（+$0.05抠图费） | 51.9s | 良好 | 服饰，上衣效果最佳 | 1次：外套被拉长 |
| FLUX.2 Pro | $0.045及以上+ | 19.1s | 表现不一 | 任意（通过提示词控制） | 2次：文字镜像反转，凭空生成袖子 |
| FASHN v1.6 | 量大$0.049（原价$0.075） | 13.1s | 表现不一 | 仅限服饰 | 2次：替换了裤子，出现褶皱伪影 |
| FLUX VTO (Black Forest Labs) | 托管价约$0.04 | 19.4s | 表现不一 | 仅限服饰 | 2次：保留了原裤子，未应用新衣物 |
_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](/docs/tryon-api/introduction)，[立即体验](https://platform.genlook.app?utm_campaign=best-virtual-try-on-apis-2026)。
### 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](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/imagen/virtual-try-on-preview-08-04)。
### 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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation)。
### 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](https://platform.openai.com/docs/guides/image-generation)。
### 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](https://docs.fashn.ai/api-reference/tryon-max)，[Genlook与FASHN对比](/developers/vs/fashn)。
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。
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## 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。
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## 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。
| 供应商 | 单次试穿价格 | 备注 |
| :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :--------------------- | :----------------------------- |
| [Pruna P-Image-Try-On](https://docs.pruna.ai/en/stable/docs_pruna_endpoints/performance_models/p-image-try-on.html) | 首件$0.015 | 单次调用最多支持11件衣物 |
| [Alibaba OutfitAnyone](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/outfitanyone/) | 约$0.03至$0.07 | 仅限北京区域可用 |
| [Magic Hour](https://magichour.ai/api) | 约$0.025（年度套餐） | 分辨率受套餐限制 |
| [FitRoom](https://fitroom.app/api-pricing) | 约$0.09 | 自助服务 |
| [Photoroom](https://docs.photoroom.com/image-editing-api-plus-plan/virtual-try-on) | $0.10 | 1K输出自助服务 |
| [Perfect Corp YouCam](https://yce.perfectcorp.com/ai-api/api-pricing) | 约$0.10至$0.11 | 同时支持鞋履、包袋、珠宝 |
| [Kling AI](https://kling.ai/dev/pricing) | $0.112 | $350标准包 |
| [Claid](https://claid.ai/api-pricing) | $0.118 | 最多支持5件衣物 |
| [Aiuta](https://developer.aiuta.com/) | 未公开 | 基于SKU目录；为ASOS提供支持 |
| [WeShop](https://open.weshop.ai/) | 企业版，$457/月 | 试衣功能仅限顶级套餐可用 |
**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](/docs/tryon-api/introduction) 并在您自己的产品目录上亲自测试。
<Faq>
<FaqItem question='2026年最佳的虚拟试衣API是哪一款？'>
在我们的10组对比测试中，Genlook展现了最佳的服装还原度、最短的中位数耗时（9.8秒）、最低的价格（每次试穿$0.02），并且是唯一一个覆盖所有产品类型的统一接口。Google Vertex AI在服饰方面表现极佳；Gemini 3.1 Flash Image、GPT Image 2和FASHN Try-On Max的表现也非常出色。
</FaqItem>
<FaqItem question='虚拟试衣API的费用是多少？'>
单张图片价格从$0.015到超过$0.30不等。典型价格如下：Genlook $0.02，Google Vertex AI $0.06，Gemini约$0.07，FASHN $0.075，Pixelcut和Photoroom均为$0.10。
</FaqItem>
<FaqItem question='Gemini或GPT Image能做虚拟试衣吗？'>
可以，只需传入两张照片并附上相应的提示词。两者在我们的测试中都表现得非常出色；GPT Image 2出现过一次改变购物者鞋子的情况。
</FaqItem>
</Faq>
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