、退货率和流量转化等问题。维特也表示，使用AI并不直接等同于销售增长。服装最终仍然要看款式，服装商家往往铺了几百个款、上千个款后，才可能跑出爆款。AI解决的是前期图片成本和铺款效率，而不是选品和经营本身。这也是莉莉并没有选择上线AI模特图的原因。莉莉最早做女装电商时，也是从市场拿货、挑选现成款式起步。后来，她转型做原创女装。与之前不同的是，她组建了自己的小团队，拥有车工、版师、裁剪和后道人员。团队虽然只有十人，但相当于建立了一个独立小车间，可以完成从设计到出货的全流程。这保证了每件衣服都能按照自己的设计出货，不容易和别家撞款。也正是从做原创女装开始，莉莉开始更注意产品细节带来的不同。莉莉对界面时尚表示，从AI工具出现后她就不断尝试不同的通用生图模型，比如Midjourney、nano-banana等等。她也认可AI在效率上的价值，但最终没有选择把AI模特图作为电商产品图使用。原因在于产品细节仍然无法精确调控。莉莉告诉界面时尚，即使给出准确提示词，并提供平面图、模特上身图和具体尺寸，AI生成的结果仍可能改变衣服本身。比如微透面料的透明度、天丝面料的蓬松感、衬衫的筋骨感，都很难被完全还原。她曾尝试用AI生成服装上身图。即便反复调整透明度、面料描述和风格参考，最后得到的图片也只是相对接近。莉莉表示，如果商家对细节要求不高，这类图片“也不是不能用”。但从她的标准看，AI生成图和实际效果之间仍然存在偏差。对于原创服装来说，这种偏差会影响消费者对版型、面料和上身效果的判断，也可能进一步放大退货风险。从左到右：实拍图、AI初次生成图、AI调试后图 图片来源：受访者提供退货率是影响商家衡量AI是否可用时的变量。维特的看法则更偏向经营层面。他认为，女装本身就是高退货率品类，AI图并不必然直接推高退货率，最终还是取决于衣服本身的版型、材质和品类属性。相对基础、宽松的T恤，退货率可能控制在50%左右；但风格更明确、对身材和版型要求更高的连衣裙，退货率达到80%并不罕见。但维特也承认，AI解决的是普通商家的起步问题，而不是一个品牌的长期竞争力。他认为，擅用AI能让普通商家在视觉上超越六七成同行，但无法替代头部品牌的核心竞争力。AI生图依赖参考与模仿，光影、材质和细节仍不如专业摄影。当店铺体量和现金流充足时，他仍需回归模特拍摄与原创视觉团队，才能突出品牌调性。莉莉在尝试AI生图的过程中发现，
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