我们向10款虚拟试衣API发送了相同的10张买家照片和商品图。采用默认设置，各运行一次，无任何后期修图。以下是实际返回的结果。
_利益相关：Genlook 是这十款API之一。我们在下方展示了所有测试结果，供您自行评判。_
## 评测结果
绿色标记为各类别中的获胜者。
| API | 单次试衣价格 | 响应时间中位数 | 服装还原度 | 支持商品类型 | 意外修改 |
| :--------------------------- | :------------------------------ | :-------------- | :------------------------------ | :----------------------------- | :---------------------------------------- |
| **Genlook** | <Win>$0.02</Win> | <Win>9.8s</Win> | <Win>极佳</Win> | <Win>全部，单一接口</Win> | 无 |
| Google Vertex AI | $0.06 (3年期计划为$0.048) | 11.9s | <Win>极佳 (仅限服装)</Win> | 仅限服装 | 1次：移除了风衣内的牛仔裤 |
| Gemini 3.1 Flash Image | $0.068 | 11.6s | 非常好 | 任意，需自定义提示词 | 无 |
| GPT Image 2 | 平均$0.038 (中等质量) | 20.5s | 非常好 | 任意，需自定义提示词 | 1次：改变了鞋子 |
| FASHN Try-On Max | $0.15 (1K分辨率，均衡模式) | 25.0s | 非常好 | 服装、鞋履、帽子、珠宝 | 无 |
| Seedream 5.0 Pro | $0.093 | 35.3s | 良好，色彩偏淡 | 任意，需自定义提示词 | 无 |
| Pixelcut | $0.10 (+$0.05 抠图费) | 51.9s | 良好 | 服装，上衣效果最佳 | 1次：拉长了外套 |
| FLUX.2 Pro | $0.045起 | 19.1s | 表现不一 | 任意，需自定义提示词 | 2次：文字镜像反转，凭空生成袖子 |
| FASHN v1.6 | 大客户量$0.049 (原价$0.075) | 13.1s | 表现不一 | 仅限服装 | 2次：替换了裤子，出现褶皱伪影 |
| FLUX VTO (Black Forest Labs) | 托管服务约$0.04 | 19.4s | 表现不一 | 仅限服装 | 2次：保留了原裤子，未应用目标服装 |
_服装还原度_ 是指对商品（颜色、印花、质地、剪裁）的还原有多精准。_意外修改_ 统计了与商品无关的内容发生改变的次数，比如鞋子被换掉或凭空捏造细节。Genlook 的耗时为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条试衣提示词。
## 虚拟试衣API前五名
### 1. Genlook
在我们的测试中拥有最真实的色彩和纹理，中位数响应最快（9.8秒），价格也最低（0.02美元）。这也是所有测试对象中唯一提供统一试衣接口的API：同一个调用可以处理服装、鞋子、眼镜、珠宝和帽子，无需管理提示词或分类。Vertex 在服装处理上能与之媲美，但不涵盖其他品类，且价格是其三倍。[查看文档](/docs/tryon-api/introduction)，[立即开始](https://platform.genlook.app?utm_campaign=best-virtual-try-on-apis-2026)。
### 2. Google Vertex AI 虚拟试衣
在服装上表现优异：专用模型，输出结果最为干净；唯一的意外修改是去除了买家风衣里面的牛仔裤。局限在于范围和成本：它只处理衣服（不支持眼镜或首饰），每张图像需0.06美元（只有购买Google Cloud 3年期计划才能降至0.048美元），并且需要配置 Google Cloud 项目。[查看文档](https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/imagen/virtual-try-on-001)，[Genlook 对比 Vertex AI](/developers/vs/vertex-ai)。
### 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，但仅需一行提示词，其质量和速度（11.6秒）即可媲美 Vertex，价格为$0.068。代价是：你需要自己编写并维护提示词，并在谷歌下架该版本时进行迁移。[查看文档](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation)。
### 4. GPT Image 2
服装渲染能力强，在中等质量下是通用模型中最便宜的（平均$0.038）。但速度比 Gemini 慢一半（20.5秒），且在测试中改变了一次买家的鞋子。[查看文档](https://platform.openai.com/docs/guides/image-generation)。
### 5. FASHN Try-On Max
除了 Genlook 外，对蕾丝和精细细节处理得最好的一款，但也是最贵（1K分辨率下每张$0.15）且最慢（25秒）的。除非你预先设定好服装类别，否则它有时会选错模特图上的商品。[查看文档](https://docs.fashn.ai/api-reference/tryon-max)，[Genlook 对比 FASHN](/developers/vs/fashn)。
其他五款（Seedream 5.0 Pro、Pixelcut、FLUX.2 Pro、FASHN v1.6 和 FLUX VTO）都能生成可用的图片，但速度更慢、颜色偏淡，或是产生了更多意外修改。
## 核心发现
1. **色彩和纹理是拉开差距的关键。** 大多数API都能弄对大致的款式，但很少有能完美还原精准色调、印花和蕾丝的。
2. **意外出错难以避免。** 换掉鞋子、替换裤子、凭空加上袖子。在测试时，务必关注那些_不该_改变的地方。
3. **模特商品图带有歧义。** 当给API提供一张穿着T恤和牛仔裤的模特图时，大多数API会让买家把这两件都穿上。条件允许的话，尽量使用平铺商品图（Packshots）。
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## 各款服装测试结果
### 风衣（平铺图）
Genlook 最完美地还原了米色调、金色纽扣和及膝长度。FASHN v1.6 把牛仔裤换成了白裤子，Vertex 删除了牛仔裤，而 Pixelcut 把外套拉长到了脚踝。
### 带有赞助商文字的足球衣
文字在大多数API上都保留得很好。FLUX.2 Pro 将赞助商名字镜像反转了；GPT Image 2 改变了鞋子。
### 丝绸纱丽
这是一种很难处理的悬垂褶皱，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
印花全部都保留了下来。FLUX VTO 把裙子叠穿在了买家原来的裤子上。
### 蕾丝婚纱
Genlook 和 FASHN Try-On Max 最真实地还原了蕾丝紧身胸衣。FLUX.2 Pro 凭空生成了长袖。
### 阿巴雅长袍 (Abaya)
Genlook、GPT Image 2 和 FLUX.2 Pro 从商品图中还原了完整造型，包括奶油色头巾。FLUX VTO 仅仅修改了上半身。
### 搭配T恤拍摄的牛仔裤
大多数API都应用了整套穿搭，Genlook 生成的牛仔水洗效果最好。FASHN Try-On Max 和 FLUX VTO 只提取了T恤或者没有做任何修改。
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## 市场上的其他试衣API
以下未参与本次测试，价格取自各供应商2026年9月的官网。
| 供应商 | 单次试衣价格 | 备注 |
| :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :--------------------- | :----------------------------- |
| [Pruna P-Image-Try-On](https://docs.pruna.ai/en/stable/docs_pruna_endpoints/performance_models/p-image-try-on.html) | 首件服装$0.015 | 每次调用最多支持11件服装 |
| [Alibaba OutfitAnyone](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/outfitanyone/) | 约$0.03至$0.07 | 仅限北京节点可用 |
| [Magic Hour](https://magichour.ai/api) | 约$0.025 (年度计划) | 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 | 支持鞋履、包袋、珠宝 |
| [Kling AI](https://kling.ai/dev/pricing) | $0.112 | 350美元标准包 |
| [Claid](https://claid.ai/api-pricing) | $0.118 | 最多支持5件服装 |
| [Aiuta](https://developer.aiuta.com/) | 未公开 | 基于SKU目录；为ASOS提供支持 |
| [WeShop](https://open.weshop.ai/) | 企业级，每月$457 | 试衣功能仅限顶级套餐可用 |
**开源项目：** 大多数试衣模型（IDM-VTON、CatVTON、OOTDiffusion）仅授权用于学术研究。FASHN VTON v1.5 和 Leffa 允许商业使用。
## 选型建议
- **用你最难处理的5件商品进行测试，** 而不是只看演示图库。
- **检查不该改变的地方是否依然原样：** 面部、身体、鞋子。
- **计算全部成本：** 包含了重试费用、存储费用以及买家等待流失的代价。
- **依赖提示词的模型**（如Gemini）效果不错，但你需要自行维护提示词策略。
Genlook 每次试衣仅需0.02美元，注册即送10个免费额度。[阅读文档](/docs/tryon-api/introduction)并在您自己的商品目录上进行测试吧。
<Faq>
<FaqItem question="2026年最好用的虚拟试衣API是哪一款？">
在我们的10组对比测试中，Genlook 展现了最优秀的服装还原度、最快的中位数速度（9.8秒）、最低的单价（每次试衣0.02美元），并且是唯一一个涵盖所有产品类别的统一接口。Google Vertex AI 在服装处理上表现极佳；Gemini 3.1 Flash Image、GPT Image 2 和 FASHN Try-On Max 也都非常出色。
</FaqItem>
<FaqItem question="虚拟试衣API的费用是多少？">
每张图片的价格从0.015美元到超过0.30美元不等。常见的价格区间：Genlook $0.02，Google Vertex AI $0.06，Gemini 约$0.07，FASHN $0.075，Pixelcut 和 Photoroom $0.10。
</FaqItem>
<FaqItem question="Gemini 或 GPT Image 能用来做虚拟试衣吗？">
可以，只需提供能够同时传递两张图片的提示词。两者在我们的测试中都表现优异；不过 GPT Image 2 在测试中改变了买家的鞋子。
</FaqItem>
</Faq>
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