我深度扒了某款换衣 AI 大模型，发现有人在套壳，有人在搞事情

内容转载自：老虎~色

最近，AI 换衣着实火出圈了！不管是在电商平台上，想网购衣服时，通过 AI 就能让自己或虚拟模特快速试穿各种款式，轻松解决 “这件衣服到底适不适合我” 的纠结；还是在日常娱乐里，大家把自己的照片上传到换衣 AI 大模型中，瞬间就能变身时尚达人，体验各种风格穿搭，甚至还能搞怪一把，让自己穿上奇装异服，这些都让 AI 换衣成为了热门话题。

走在时尚前沿的弄潮儿们，早已按捺不住对新鲜事物的热情，纷纷投身这场 AI 换衣的狂欢。在社交媒体上，到处都是大家分享自己 AI 换衣后的惊艳照片或搞笑视频，点赞、评论、转发量直线飙升。这股热潮，就像一阵旋风，迅速席卷了各个年龄层和社会群体。

电商行业更是敏锐地捕捉到了这一商机，众多平台纷纷推出自家的 AI 换衣功能，以此吸引消费者的目光。在这个快节奏的时代，谁能为消费者提供更便捷、有趣的购物体验，谁就能在激烈的市场竞争中抢占先机。AI 换衣功能的出现，无疑为电商行业注入了一剂强心针。

然而，在这看似一片繁荣的景象背后，是否隐藏着一些不为人知的秘密呢？今天，作为一个热衷于技术探索的博主，我决定深入扒一扒这些换衣 AI 大模型，看看它们究竟是货真价实的创新，还是徒有其表的 “伪装者”。

一、AI 换衣大模型的 “闪亮登场”

在这股 AI 换衣热潮中，几款备受瞩目的大模型迅速崭露头角，成为了大众关注的焦点。

就拿可图大模型来说，自其宣布开源后，可谓是赚足了眼球。

在 2024 WAIC 上海人工智能大会上，它的 AI 试衣功能首次亮相，便惊艳全场。这一功能基于可图基座模型，巧妙地引入了衣服 SKU 保持网络，就像一位技艺精湛的裁缝，能够精准地提取和表征服饰的细节特征。无论衣服上的图案多么复杂，文字花纹多么精致，它都能完美呈现。同时，通过引入人物 pose 姿势和 Mask 掩码图像作为条件特征，它实现了人物姿势保持的换衣效果。

想象一下，你上传一张自己运动时的照片，无论你是在奔跑、跳跃还是伸展，换上新衣服后，姿势依然自然流畅，仿佛这件衣服就是你当时所穿。而且，它还复用了可图背景修复技术，经过大量高质量人物衣服 pair 对大数据的训练，在不同衣服款式、人物姿势以及复杂背景条件下，都能生成自然美观的试穿效果。不仅如此，可图大模型还支持跨越不同年龄、性别、种族的人物模特及背景生成，满足了商家多样化的模特需求。再结合可灵图生视频能力，它能生成运动连贯的 AI 试衣短视频，让用户全方位、动态地感受试穿效果。

谷歌的 TryOnDiffusion 模型也毫不逊色。它成功解决了 AI 换装领域长期以来的两大难题 —— 既保留衣服细节，又能随意变换姿势。

以往的一些模型，在这两个方面总是难以两全。而 TryOnDiffusion 通过提出一种基于扩散的框架，将两个 Parallel – Unet 统一起来，就像搭建了一座桥梁，让衣服细节和姿势变换能够和谐共处。

在这个模型中，不需要使用文字，而是通过一组成对的图片（一张是衣服或穿着衣服的模特，另一张是模特），每张图片被发送到自己的神经网络（U – net），并通过 “交叉注意力” 的过程相互共享信息，最终输出新的穿着这件衣服的模特的逼真图像。

在实际效果中，衣服在人物身上的变形极其自然，衣服的褶皱、垂坠等细节都还原得十分到位，仿佛这件衣服就是量身定制的一样。

还有一些电商平台自研的 AI 换衣模型，它们紧密贴合电商购物场景。以银泰百货的喵街 “AI 试衣间” 为例，用户可以在喵街小程序中，用 AI 生成以本人为蓝本的数字人去试穿全品类衣物。这些数字人既真实又美观，区别于传统的卡通形象换衣 app。而且，这里的衣服都以银泰百货线下售卖的服饰为基础，材质、褶皱等细节一目了然，非常逼真。用户不仅可以随心搭配，还能与 AI 搭配师互动，获取专业的穿搭建议。此外，还能参与穿搭 PK，增添了不少购物的趣味性。在这个过程中，用户仿佛置身于一个虚拟的时尚秀场，尽情享受着换装的乐趣。

这些主流的换衣 AI 大模型，凭借各自独特的功能特点，在电商购物、短视频创作等多个应用场景中发挥着重要作用。在电商领域，它们为消费者提供了更加直观、便捷的购物体验。消费者无需再为 “这件衣服穿在我身上好不好看” 而烦恼，只需上传照片，就能快速看到试穿效果，大大提高了购物决策的效率，同时也降低了商家的退货成本。在短视频创作方面，创作者们利用这些模型的 “变装” 特效，制作出了各种新颖有趣的内容，如明星同款穿搭展示、卡点变装视频等，吸引了大量用户的关注和点赞，为短视频平台增添了新的活力。

二、扒皮行动：疑似套壳现象曝光

技术相似性剖析

在深入研究这些换衣 AI 大模型的过程中，我发现部分模型存在一些令人疑惑的现象，疑似存在套壳行为。从技术层面来看，一些换衣 AI 大模型在代码结构上与已知的开源模型有着极高的相似度。就好比搭建房子，开源模型是按照某种特定的设计蓝图构建的，而这些被质疑的模型，其内部的 “房间布局”“支撑结构” 等代码层面的架构，几乎与开源模型如出一辙。这可不是简单的巧合就能解释得通的。

算法逻辑上，它们也表现出了惊人的相似性。以图像特征提取和融合这一关键环节为例，开源模型采用了一种独特的算法，能够精准地捕捉人物和衣服的特征，并将它们巧妙地融合在一起，实现自然的换衣效果。而某些被怀疑套壳的模型，在处理这一过程时，不仅使用的算法原理相同，连参数设置都相差无几。这就好像两个厨师做同一道菜，从食材的选择、处理方式，到烹饪的火候、调料的用量，都一模一样，很难不让人怀疑其中一个厨师是不是直接照搬了另一个厨师的菜谱。

模型架构方面，一些模型的整体框架与已有的成熟模型极为相似。比如，在神经网络的层次结构、各层之间的连接方式以及数据的流向等方面，几乎没有明显的差异。这种相似性不仅仅是表面上的，深入到模型的内部细节，也能发现诸多雷同之处。这就如同建造桥梁，不同的工程师可能会根据实际需求和设计理念，采用不同的桥梁结构，但如果两座桥梁在结构、材料、施工工艺等方面都高度相似，那就不得不让人怀疑其中一座桥梁是否是模仿另一座建造的。

案例深度解读

为了更直观地说明问题，我们以具体的某几款被质疑套壳的换衣 AI 大模型为例进行深入分析。就说之前在网上引发热议的 A 模型吧，它在推出后，凭借着宣传中的一些亮点功能，吸引了不少用户的关注。然而，当技术人员对其进行拆解分析后，发现它的核心代码与一款开源的 B 模型相似度极高。从函数的命名规则、代码的注释风格，到关键算法的实现细节，都能找到明显的对应关系。

进一步研究发现，A 模型在功能实现上，几乎完全依赖于 B 模型的开源代码。在遇到一些复杂的换衣场景时，A 模型所表现出的处理能力和 B 模型如出一辙，甚至在一些特定情况下出现的错误和缺陷都相同。这就好比一个人穿着别人的衣服，还试图伪装成自己的风格，但举手投足间却暴露了真实身份。

这种套壳行为对行业创新产生了极其不良的影响。它严重打击了原创研发团队的积极性。那些投入大量时间、精力和资金进行研发的团队，本期望通过创新为行业带来新的突破和发展，却发现自己的成果被他人轻易抄袭、套壳，这无疑是对他们辛勤付出的极大不尊重。就像农民辛苦耕耘，种下了种子，精心呵护，眼看就要收获果实了，却被别人偷走，种在了自己的地里，还声称是自己的劳动成果，这怎能不让人感到心寒呢？

套壳行为阻碍了整个行业的技术进步。如果套壳现象得不到有效遏制，将会有更多的企业和团队选择走捷径，放弃自主研发，转而依赖套壳来推出产品。这样一来，行业内就会缺乏真正的创新动力，技术发展也会陷入停滞。长此以往，我们将无法享受到更加先进、高效、智能的 AI 换衣技术，整个行业也将失去持续发展的活力，无法在全球科技竞争中占据优势地位。

三、乱象丛生：背后的 “黑暗勾当”

隐私侵犯风暴

在这场 AI 换衣的热潮中，隐藏着一股令人毛骨悚然的隐私侵犯风暴。一些不法分子将罪恶的目光投向了换衣 AI 技术，他们如同隐匿在黑暗中的窃贼，肆意窃取、滥用用户的照片，对个人隐私进行了无情的践踏。

在网络的某些阴暗角落，存在着一些非法网站，它们打着各种幌子，暗中收集用户的照片。这些照片一旦落入他们手中，便可能被用于各种非法商业用途。比如，一些不良商家为了推广自己的产品，未经用户同意，擅自将用户的 AI 换衣照片用于广告宣传，让用户在不知情的情况下成为了 “代言人”。更有甚者，将这些照片出售给其他不法分子，形成了一条隐秘的个人信息贩卖产业链。

还有一些人恶意传播用户的照片，将普通人的形象暴露在公众视野中，对用户的生活造成了极大的困扰。曾经有一位女性网友，在某社交平台分享了自己使用 AI 换衣的照片，本是为了展示时尚穿搭，却没想到被别有用心的人下载，并在一些低俗网站上传播。这些照片被配上了不堪入目的文字描述，给这位女网友带来了极大的精神压力，她不仅遭受了网友的恶意评论和骚扰，甚至在现实生活中也受到了异样的眼光，正常的工作和生活完全被打乱。

色情敲诈产业链

除了隐私侵犯，AI 换衣技术还被卷入了一条更为恶劣的色情敲诈产业链中。这一犯罪链条如同一张无形的大网，从制作、传播到实施敲诈，环环相扣，给受害者带来了身心和财产的双重巨大伤害。

一些犯罪分子利用换衣 AI 技术，精心制作色情内容。他们通过获取他人的照片，利用技术手段将照片中的人物 “换装” 成裸体或穿着暴露的样子，再通过合成技术，将这些照片与一些色情场景相结合，制造出以假乱真的淫秽图片和视频。这些图片和视频制作完成后，便通过各种渠道在网络上广泛传播，比如一些非法的色情网站、私密的社交群组等。他们以此吸引更多的人关注，同时也为后续的敲诈勒索行为埋下伏笔。

一旦这些色情内容传播开来，犯罪分子便开始实施敲诈勒索。他们通过各种方式找到照片的主人，以公开这些淫秽图片或视频为威胁，要求受害者支付巨额钱财。受害者往往在恐惧和羞耻的双重压力下，被迫就范。以深圳的吴先生为例，他突然收到一条陌生彩信，里面是他与一名陌生女子在酒店房间内的不雅照片，对方威胁他必须在指定时间内转账，否则就将照片发送给他的亲朋好友和同事。吴先生顿时陷入了极度的恐慌之中，他完全不知道这些照片是如何被伪造出来的，但又担心照片公开后会给自己的名誉和家庭带来毁灭性的打击。无奈之下，他只能选择报警。警方经过侦查，成功打掉了这个利用 AI 换脸技术合成不雅照进行敲诈勒索的犯罪团伙，但吴先生所遭受的精神创伤却难以在短时间内抚平。

据相关数据显示，近年来，这类利用 AI 技术进行色情敲诈的案件呈逐年上升趋势。仅在 2023 年，全国就发生了多起类似案件，涉及金额高达数百万元。这些案件不仅严重侵犯了公民的人身权利和财产安全，也对社会的公序良俗和道德风尚造成了极大的冲击。

四、行业反应与社会影响

面对 AI 换衣大模型领域出现的套壳现象以及隐私侵犯、色情敲诈等乱象，行业内的反应迅速而强烈。许多专注于 AI 技术研发的企业纷纷发表声明，谴责这种不正当的行为。他们强调，套壳行为不仅违反了行业的道德规范，也破坏了公平竞争的市场环境。一家知名的 AI 企业在声明中表示：“我们一直致力于通过自主研发和创新，为用户提供高质量、安全可靠的 AI 产品和服务。套壳行为是对整个行业的亵渎，我们呼吁所有从业者共同抵制这种行为，维护行业的健康发展。”

行业组织也积极行动起来，发出了强烈的呼吁。中国人工智能产业发展联盟就发布了相关倡议，要求成员企业严格遵守法律法规，加强自律，杜绝套壳、侵权等不正当行为。同时，联盟还呼吁相关部门加强监管，建立健全的行业标准和规范，为 AI 产业的发展营造良好的环境。

这些不良现象对社会产生了多方面的负面影响。在社会公序良俗方面，色情敲诈等行为严重违背了道德伦理，给社会风气带来了极大的污染。它让人们对网络环境产生了恐惧和不信任，尤其是女性群体，她们在使用网络服务时，不得不时刻担心自己的照片被滥用，这种心理压力对个人的身心健康造成了极大的伤害。

从网络安全角度来看，隐私侵犯行为使得用户的个人信息处于高度危险之中。一旦这些信息被泄露，用户可能会面临各种风险，如账号被盗、诈骗电话和短信的骚扰等。这些风险不仅会给用户带来财产损失，还可能影响到用户的正常生活和工作。

消费者对 AI 换衣技术的信任也受到了严重的打击。原本，AI 换衣技术为消费者提供了便捷、有趣的体验，让他们能够更轻松地选择适合自己的服装。然而，套壳现象和隐私侵犯等问题的出现，让消费者开始对这项技术产生怀疑。他们担心自己在使用 AI 换衣服务时，个人信息会被泄露，或者得到的是低质量、抄袭的服务。这种信任危机不仅会影响到 AI 换衣技术在电商等领域的应用和推广，也会阻碍整个 AI 产业的发展。

五、未来展望：呼唤规范与光明

面对当前 AI 换衣大模型领域的种种乱象，我们不能坐视不管，而应积极探寻解决之道，为其未来发展照亮前行的道路。

政府部门应发挥主导作用，加大监管力度。一方面，要尽快制定和完善相关法律法规，明确 AI 换衣技术在研发、应用等各个环节的法律规范和责任界限。对于套壳行为，应制定严格的处罚措施，包括高额罚款、责令停产整顿等，让违法者付出沉重代价，从而有效遏制这种不正当竞争行为。另一方面，针对隐私侵犯和色情敲诈等犯罪行为，要加强执法打击力度，建立专门的执法队伍，提高案件侦破效率，依法严惩犯罪分子，切实维护公民的合法权益。

行业内部的自律也至关重要。企业和开发者应树立正确的价值观和道德观，加强自我约束。企业要建立健全内部管理制度，加强对技术研发和应用的审核，确保自身的产品和服务符合法律法规和道德规范。同时，行业协会可以发挥组织协调作用，制定行业自律公约，加强对会员企业的监督和管理，定期开展行业自查自纠活动，对于违反自律公约的企业，进行公开曝光和行业内通报批评，促使企业自觉遵守行业规范。

对于广大用户来说，增强自我保护意识是防范风险的关键。在使用 AI 换衣服务时，要仔细阅读隐私政策和用户协议，了解自己的权利和数据的使用方式。避免在不可信的平台上上传个人照片，选择正规、有信誉的 AI 换衣应用。同时，要提高对网络诈骗和敲诈勒索的警惕性，一旦发现异常情况，及时向相关部门举报。

我们期待未来的 AI 换衣大模型能够在规范的轨道上健康发展。企业能够将更多的精力投入到技术创新中，不断提升 AI 换衣技术的准确性、自然度和用户体验。例如，通过改进算法，实现更精准的人体姿态识别和衣服贴合效果，让虚拟试穿更加真实可信；利用更先进的图像处理技术，呈现出更加细腻、逼真的服装材质和纹理。

在应用场景方面，AI 换衣大模型有望进一步拓展。除了电商购物和短视频创作，它还可以在时尚设计领域发挥更大作用，帮助设计师快速预览不同设计方案的效果，提高设计效率；在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）场景中，为用户打造沉浸式的试衣体验，让用户仿佛置身于真实的服装店中。

相信在各方的共同努力下，AI 换衣大模型一定能够摆脱当前的困境，迎来更加光明的未来，为我们的生活带来更多的惊喜和便利，推动整个行业向着更加美好的方向发展。