我們將相同的 10 張顧客照片與產品照片,分別送到 10 款虛擬試穿 API 進行測試。全部採用預設設定、僅執行一次,且未經任何修圖。以下是原汁原味的測試結果。
利益揭露:Genlook 為這十款 API 的其中之一。我們在下方公開所有測試結果,讓您親自評斷。
評測結果
綠色標示為該項目的優勝者。
| API | 單次試穿價格 | 評估中位數時間 | 服裝還原度 | 支援產品類別 | 非預期變更 |
|---|---|---|---|---|---|
| Genlook | $0.02 | 9.8s | 極佳 | 全部(單一端點) | 無 |
| Google Vertex AI | 量大 $0.048(原價 $0.06) | 11.9s | 極佳(僅限服飾) | 僅限服飾 | 無 |
| Gemini 3.1 Flash Image | $0.068 | 11.6s | 非常好 | 任何(透過自訂提示詞) | 無 |
| GPT Image 2 | 平均 $0.038(中等畫質) | 20.5s | 非常好 | 任何(透過自訂提示詞) | 1次:鞋子被更換 |
| FASHN Try-On Max | $0.15(1K,平衡模式) | 25.0s | 非常好 | 服飾、鞋子、帽子、珠寶 | 無 |
| Seedream 5.0 Pro | $0.093 | 35.3s | 良好,但顏色偏淡 | 任何(透過自訂提示詞) | 無 |
| Pixelcut | $0.10(+$0.05 擷取費) | 51.9s | 良好 | 服飾,上衣效果最佳 | 1次:外套被拉長 |
| FLUX.2 Pro | $0.045 起 | 19.1s | 參差不齊 | 任何(透過自訂提示詞) | 2次:文字反轉、憑空生出袖子 |
| FASHN v1.6 | 量大 $0.049(原價 $0.075) | 13.1s | 參差不齊 | 僅限服飾 | 2次:褲子被替換、布料垂墜瑕疵 |
| FLUX VTO (Black Forest Labs) | 主機代管約 $0.04 | 19.4s | 參差不齊 | 僅限服飾 | 2次:保留舊褲子、服裝未成功套用 |
服裝還原度 指的是產品(包含顏色、印花、紋理、剪裁)被真實呈現的程度。非預期變更 則是計算與產品無關的部分(如鞋子或憑空生出的細節)被改變的次數。Genlook 的時間為其生產環境中位數;其他則是由我們的指令碼進行計時。一般圖像模型共用同一組試穿提示詞。
前 5 大虛擬試穿 API
1. Genlook
在本次測試中展現出最精準的顏色與紋理還原度,擁有最快的中位數時間(9.8 秒)與最低的價格($0.02)。它也是名單中唯一提供統一試穿端點的服務:只要呼叫一次 API 就能處理服飾、鞋子、眼鏡、珠寶和帽子,無需費心管理提示詞或產品分類。Vertex 在服飾表現上能與之匹敵,但不支援其他配件,且價格是其三倍。技術文件,立即開始。
2. Google Vertex AI 虛擬試穿
在服飾方面表現極佳:專屬模型能產出最乾淨的結果,除了衣服以外絕不會更改任何細節。缺點在於適用範圍與成本:它只處理服飾(不支援鞋子、眼鏡或珠寶),每張圖片要價 $0.06,且需要一個 Google Cloud 專案。技術文件。
3. Gemini 3.1 Flash Image
這是一款通用圖像編輯器,雖然不是專門的試穿產品,但只需一行提示詞,它的品質與速度(11.6 秒)就能媲美 Vertex,價格為 $0.068。代價是:您必須親自撰寫並維護提示詞,且當 Google 淘汰舊版本時需自行轉移。技術文件。
4. GPT Image 2
擁有強大的服裝渲染能力,在通用模型中價格最親民(中等畫質平均為 $0.038)。缺點是速度比 Gemini 慢了一倍(20.5 秒),而且在測試中曾替換掉顧客的鞋子。技術文件。
5. FASHN Try-On Max
在蕾絲與精緻細節的處理上僅次於 Genlook,但價格最高(1K 畫質每張 $0.15)且速度最慢(25 秒)。除非您設定好服裝類別,否則在處理模特兒實穿照時偶爾會選錯單品。技術文件,Genlook 對決 FASHN。
其他五款(Seedream 5.0 Pro、Pixelcut、FLUX.2 Pro、FASHN v1.6 和 FLUX VTO)雖然都能產出可用的圖片,但速度較慢、顏色偏淡,或是會產生較多非預期的變更。
關鍵發現
- 顏色與紋理是決勝關鍵。 每家 API 都能大致抓到服裝輪廓,但很少能精準呈現色調、印花與蕾絲細節。
- 失敗往往帶來連帶損害。 像是被換掉的鞋子、被替換的褲子,或是憑空多出的袖子。請務必測試那些_不該_改變的部分。
- 模特兒實穿照容易產生混淆。 如果照片中的模特兒同時穿著牛仔褲與 T 恤,多數 API 會把兩件都穿到顧客身上。情況允許的話,請盡量使用單品去背照(Packshot)。
各款服飾測試結果
風衣(單品去背照)
Genlook 最精準地還原了原色調、金色鈕扣與及膝長度。FASHN v1.6 把牛仔褲換成了白褲;Pixelcut 則將外套拉長到了腳踝。
帶有贊助商文字的足球衣
文字在幾乎所有測試中都完好無損。FLUX.2 Pro 將贊助商名稱反轉了;GPT Image 2 換掉了鞋子。
絲綢紗麗
高難度的垂墜感,十款中有九款處理得不錯。FASHN v1.6 在身體旁邊留下了一塊漂浮的布料。
印花絲質中長洋裝
印花圖案在所有 API 中都成功保留。FLUX VTO 把洋裝疊加在顧客原本的褲子外面。
蕾絲婚紗
Genlook 和 FASHN Try-On Max 最真實地還原了蕾絲馬甲。FLUX.2 Pro 憑空生出了長袖。
阿巴雅(Abaya)長袍
Genlook、GPT Image 2 和 FLUX.2 Pro 成功穿上產品照中的整套造型,包含奶油色的頭巾。FLUX VTO 只更換了上半身。
牛仔褲(搭配 T 恤拍攝)
多數 API 選擇直接穿上整套服裝,其中 Genlook 的丹寧刷色效果最佳。FASHN Try-On Max 和 FLUX VTO 則是只選了 T 恤,或者完全沒有改變。
其他虛擬試穿 API
未參與本次測試,價格取自各供應商 2026 年 9 月官網定價。
| 供應商 | 單次試穿價格 | 備註 |
|---|---|---|
| Pruna P-Image-Try-On | 首件服飾 $0.015 | 單次 API 呼叫最多支援 11 件 |
| Alibaba OutfitAnyone | 約 $0.03 至 $0.07 | 僅限北京地區伺服器 |
| Magic Hour | 約 $0.025(年費方案) | 解析度上限受限於訂閱方案 |
| FitRoom | 約 $0.09 | 自助服務 |
| Photoroom | $0.10 | 1K 輸出自助服務 |
| Perfect Corp YouCam | 約 $0.10 至 $0.11 | 亦支援鞋子、包包、珠寶 |
| Kling AI | $0.112 | $350 標準套裝 |
| Claid | $0.118 | 最多支援 5 件服飾 |
| Aiuta | 未公開 | 以 SKU 目錄為基礎;為 ASOS 提供技術支援 |
| WeShop | 企業級,每月 $457 | 試穿功能僅限最高階方案使用 |
開源模型: 大多數試穿模型(IDM-VTON、CatVTON、OOTDiffusion)僅授權供研究使用。FASHN VTON v1.5 和 Leffa 則允許商業用途。
如何挑選?
- 用您最難處理的五項產品進行測試, 而不是只看展示圖庫。
- 檢查不該變動的部分: 臉部、身體、鞋子。
- 計算整體成本: 包含重試次數、儲存空間,以及顧客必須等待的時間。
- 基於提示詞的模型(如 Gemini)效果不錯,但您需要自行維護提示詞。
Genlook 單次試穿只需 $0.02,註冊即享三次免費額度。閱讀技術文件 並用您專屬的產品型錄親自測試。
常見問答
為您解答疑問。
2026 年最好的虛擬試穿 API 是哪一款?↓
在我們 10 組對照測試中,Genlook 擁有最佳的服裝還原度、最快的中位數時間(9.8 秒)、最低的價格(單次 $0.02),並且是唯一涵蓋所有產品類別的統一端點。Google Vertex AI 在純服飾的表現極佳;Gemini 3.1 Flash Image、GPT Image 2 和 FASHN Try-On Max 也都非常出色。
虛擬試穿 API 的收費標準為何?↓
每張圖片從 $0.015 到超過 $0.30 不等。常見價格如:Genlook $0.02、Google Vertex AI $0.06、Gemini 約 $0.07、FASHN $0.075,而 Pixelcut 與 Photoroom 則為 $0.10。
Gemini 或 GPT Image 也能做虛擬試穿嗎?↓
可以,只需輸入同時包含兩張照片的提示詞即可。兩者在我們的測試中表現都相當亮眼;不過 GPT Image 2 有一次更換了顧客的鞋子。







