FASHN 虛擬試衣，Try-On Max 4K
FASHN（fashn.ai）是時尚電商試衣桌——不是 Diffus 帶 70,000+ checkpoint 和 ComfyUI 的瀏覽器雲，也不是 DiffusionBee 一鍵安裝的本地 Stable Diffusion 應用。公開試衣：一張商品圖加一張模特圖；可選提示詞做小幅造型說明（塞進腰帶、挽袖）。Try-On Max 列解析度檔 1K / 2K / 4K（約 1 / 4 / 16 百萬畫素；精確畫素跟畫幅走）。API 把輸入畫幅列成 1:16 到 16:1。把 4K 當 FASHN 的試衣檔，不是本站作為生成行公佈的第一方 FASHN 4K 文生圖選擇器。本頁是靜幀；FASHN 也列時尚影片，不是這張卡。ImgToVid 不跑 FASHN；本頁生成器用 GPT Image 2.5 Flare 起草。
01 — 核心能力
試衣桌，不是 7 萬 ComfyUI 雲，也不是本地 SD 安裝包
公開 FASHN 頁面賣的是衣服穿到模特身上。不賣 Diffus 的託管節點圖，也不賣 DiffusionBee 離線 1024 生成。
01
商品圖 + 模特圖 → fashn.ai 上的試衣靜幀
那個檔案留在 FASHN。
02
Try-On Max 列 1K / 2K / 4K；v1.6 列為 864×1296
本頁不開啟那個工作室。
03
可選造型提示——不是本頁 14 張參考選擇器
不是本站 FASHN 生成表。
04
不是 Diffus 的 7 萬 ComfyUI 雲，也不是 DiffusionBee 的本地 1024 應用
Diffus 是瀏覽器模型雲。DiffusionBee 是本地安裝包。FASHN 是試衣。本站不開啟 FASHN。
02 — 提示詞與成片
與上方靜幀對應的提示詞
每條提示描述卡片上的畫面。「使用此提示」會把這段文字送到 Create。本頁生成器跑 GPT Image 2.5 Flare，不是 FASHN。
01 · 人像提示詞捲髮年輕男子身穿灰色針織毛衣的近景照片，柔和的窗光，他移開視線後露出溫暖的笑容，淺景深。
02 · 產品提示詞一雙乾淨的白色皮革運動鞋置於淺灰色無縫影棚背景，柔和漫射光，四分之三視角，縫線清晰，極簡商業照片。
03 · 街頭提示詞歐洲古鎮石板小巷的照片，石牆上爬滿玫瑰，晨光裡的咖啡桌椅，遠處有幾位行人漫步。
04 · 角色提示詞齊肩棕發的年輕女子穿橄欖色 T 恤，午後金色光線，她轉頭望向遠方，微風吹動髮絲。
03 — 適用場景
試衣桌在賣的活
公開頁面指向商品圖穿到模特圖上。不賣 Diffus ComfyUI 圖，也不賣 DiffusionBee 本地 1024 靜幀。
一張試衣靜幀，Try-On Max 在 1K / 2K / 4K
那個活是 FASHN 的生成表。本頁不開啟那個活。
鞋、帽、珠寶、包以及服裝——在 fashn.ai 上
交付留在 FASHN。
Diffus 7 萬模型靜幀，或本地 DiffusionBee 1024 生成
那是 Diffus 或 DiffusionBee。FASHN 是試衣。
在 ImgToVid 起草靜幀
在這裡寫靜幀。GPT Image 2.5 Flare 把提示詞帶到 Create。會員和積分在那邊檢查。
04 — 評價
FASHN 實際是什麼
優勢
- fashn.ai：商品圖 + 模特圖虛擬試衣
- Try-On Max 列 1K / 2K / 4K；API 輸入 1:16 到 16:1
- 可選造型提示；點名服裝、鞋、帽、珠寶、包
- 如實寫出這裡的 4K 是試衣檔，不是 4K Nano Banana 文生圖選擇器
取捨
- 本頁沒有第一方 FASHN 4K 文生圖選擇器——4K 寫在 Try-On Max 上
- fashn.ai 上的 FASHN 任務不是本站生成表
- ImgToVid 尚未提供 FASHN
- 本站標記為即將推出
05 — 橫向比較
FASHN、Nano Banana 2 和 GPT Image 2.5
FASHN 是試衣桌。下面 Nano Banana 2 和 GPT Image 2.5 數字來自那些廠商在 ImgToVid 上的公開文件。那邊 Try-On Max 4K 靜幀不是這裡的 FASHN 生成行。
06 — 使用步驟
在 ImgToVid 開始一張靜幀
步驟 1
描述一張靜幀
主體、光線、畫幅。跑它的不會是 FASHN。
步驟 2
用本頁生成器
這裡沒有 FASHN，所以跑 GPT Image 2.5 Flare。提示詞和設定會帶到 Create。
步驟 3
在 Create 生成
會員和積分在那邊檢查。回到本頁不會把模型切成 FASHN。
07 — 常見問題
用白話說 FASHN
FASHN 是什麼？
FASHN 是 fashn.ai 上的時尚電商試衣桌：商品圖穿到模特圖上。ImgToVid 不託管 FASHN。
FASHN 輸出多大解析度？
Try-On Max 列 1K / 2K / 4K。v1.6 列為 864×1296。那個 4K 是試衣檔，不是本頁 FASHN 4K 文生圖選擇器。
FASHN 能從文字生成圖片嗎？
試衣先要兩張圖，可選造型提示。他們的 Agent 也可以從文字起步。那是 fashn.ai，不是 ImgToVid 上的一鍵靜幀。
每次生成幾張？
公開試衣返回一張靜幀。本站不開啟那個桌。
能在 ImgToVid 生成 FASHN 圖片嗎？
不能。本頁生成器跑 GPT Image 2.5 Flare，方便你起草靜幀。FASHN 標記為即將推出。
結果能商用嗎？
在 ImgToVid 生成內容的商用取決於你的方案。釋出前檢視 Pricing 和條款，並確保提示詞和上傳不侵犯他人權利。
08 — 更多模型
其他圖片模型
