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什么样的工具，每年可以给商家节省几十、上百万的成本？
服装商家都知道，一张好看的商品图有多重要。但背后的成本也让商家们非常头疼。
拍摄并不是简单的事，找模特与拍摄团队、寻找布置场景、准备服装、拍摄、后期修图，商家基本要经过两三周，才能拿到模特图，一次开机成本更是在上万。不少服饰商家表示，一年在模特图上的花费高达20-100万。
以店铺“冷静俱乐部”为例，主要销售T恤和短袖，他们把更多预算放在衣服质量上，吕店长介绍找模特拍摄的不便：“我们的衣服质量绝对过关，退货率大概只有5%，但拍商品图感觉很麻烦，每次都要外面团队，就算熟人，一次开机也要在上万，只能一次把一个月的款拍了。但像我们旺季的时候，每周都有新款上新。”
很多中小商家在拍商品图都有这样的痛点：旺季的时候拍摄速度更不上上新速度；想要降低拍摄成本但效果不好，比如用供货商提供的模特图，十几间店铺都一样，大大降低了竞争力，但找专业模特和摄影拍摄一组图就要500-2000元。
但如果抛弃模特图，只放商品图，又面临着一个很现实的问题：消费者喜欢通过模特图想象上身效果。有数据证明这点，有模特的商品图会比非模特图的转化率高出不少。
有些商家不惜承担法律风险，铤而走险去其他店铺盗图。
2020年年底，阿里原创保护平台上线了一个名为“塔玑”的项目：这个由阿里自主研发的虚拟模特项目，让现实中并不存在的虚拟人成为模特，在避免肖像权纠纷的前提下，免费开放给淘宝、天猫、1688以及阿里速卖通的服饰类商家。
塔玑上线后，商家只需要用手机拍摄一张衣服的平铺图，上传到平台后，算法就会自动生成一张免费模特图。塔玑团队内部因此有个“1001”的代号：1张商品图，不需要模特，不需要美工，最快1天就可以出模特图。据小二介绍，这能为商家节约80%-90%拍摄模特图的成本。
最近，“塔玑”完成了一次更新，有三个亮点：模特更丰富、支持的服装类目更多、推出新功能帮助商家测款。
1. 模特更丰富：有100多位虚拟模特可以选择，其中包括儿童模特——这是塔玑上线后，商家呼声最高的要求之一。因为童模拍摄时不可控，拍摄难度远比成人要高。
塔玑还以邀约制的形式提供专属模特。除了一些大商家，全店都用上虚拟模特的小商家，也会接到邀请。专属模特可以更匹配店铺风格，比如走甜美路线风格的服装商家，就会定制一个有刘海的女模特；而潮牌商家可能会提出自己需要一个白发、蓝色瞳孔的模特。
2. 支持的服装类目更多：塔玑支持的服装类目更多，原本单一的模特姿势也变得多样，与服装搭配的下装也变多了。塔玑现在支持的类目T恤、卫衣和POLO衫等，扩展到更复杂的棉服、皮草、羽绒服等类目，意味着做春、秋、冬装的商家也能参与其中。
3. 新功能帮助商家测款：很多商家都是做原创设计，针对这些商家，塔玑还推出了上传矢量图的功能：商家不用再拍摄商品图，直接上传图案矢量图，就可以看到衣服在模特身上的最终效果，还可以实时调整图案的大小和位置，选择服装底色。它直接缩短了模特图的生成和设计流程，降低返工率，还可以帮助商家测款，减轻库存压力，目前这个功能仅限于T恤、卫衣和POLO衫。
吕店长的店铺是全店都用虚拟模特了，他说用塔玑很简单方便，效果比自己拍的还好，只要上传衣服的平铺图，1、2天就可以有模特效果图，而且是免费的。在旺季的时候，他们店铺更新速度快、数量多，用塔玑就能很好满足他们的需求。“我们店铺主要在衣服图案、印花上做设计，虚拟模特完全可以展示我们的服装特色了。用塔玑，就是它方便、快速，我们把更多精力放在衣服设计上。”
据小二介绍，塔玑更多功能还在开发中，今年4月左右，塔玑将会上线批量上传素材图功能，也将逐步打通下装品类，为更多商家提供服务。塔玑也会针对不同商家需求推出更多类型、不同身材的模特。
对于商家呼声很高的背景图，塔玑将在今年重点探索背景图，通过算法实现模特与多种背景图的自然融合。
同时，塔玑也不局限于提供静态的图片服务。塔玑后续还会为商家提供短视频和直播服务，扩大塔玑虚拟模特的使用场景，为商家解决面临的实际问题，进一步降低商家的经营成本，解放生产力。
从技术上解放商家生产力、提升商家体验和消费者体验，塔玑并不是首款工具。
在此之前，阿里推出的AI智能设计应用鹿班，通过算法学习了大量业内顶尖设计师的设计水平，将图片配色原理、图文搭配规则、视觉组合结构等设计原理全都进行数据化处理。一个没有设计或美工的小商家，只要上传素材和文字，1秒内就可以获得banner图、海报图或会场图。据了解，面对外部商家开放后，鹿班的使用商家数已经达到数百万量级；阿里推出的普惠体字体，也向所有个人和商家开放商业授权，商家可以在多个场景下放心使用字体，规避潜在的侵权风险。
规模达4万亿的服饰行业，对于模特图的需求巨大，这给足了塔玑想象空间：在未来，或许塔玑虚拟模特作为主角的模特图、短视频和直播会成为商家的“标配”，塔玑也会成为整个平台乃至行业的一个基础设施型工具，进一步丰富完善整个行业的生态。
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