虎嗅智库荐语：

想知道 AI 出图在国内外电商市场的玩法差异吗？国内商家靠它卷内容差异化，海外卖家却用它解决拍摄成本难题。

沙特本土电商Jazi的案例：依赖中国供应链却能要打造 “本土感”，AI出图可用率从25%提至60%，既搞定中东人脸、头巾等文化细节，又破解人力贵、假期多的运营痛点。

本文深入拆解Jazi的服务商WeShop唯象的技术逻辑与不同市场需求，不管是做跨境还是本土电商，都能找到 AI 落地的新思路。

出品｜虎嗅智库

作者｜冀玉洁

电商的发展在不同市场展现出明显差异。比如国内一些电商商家面临着同质化竞争，尤其是依赖批发市场的中小卖家，往往拿到的都是相同货源。能否脱颖而出，可能更多取决于内容呈现而非商品本身。

因此，以更低的成本制造差异化内容，成为他们的共同需求。AI工具的普及正好切中这一需求，可以让中小商家更快地生成多样化的图片和视频，在激烈的比价环境中争取到有限优势。

但海外市场的情况有所不同。比如欧美和日韩的独立站卖家通常拥有更具特色的产品，但难题在于营销与内容制作。模特拍摄和场景搭建往往成本高昂，小团队难以长期负担。

对这些海外商家而言，AI的价值不在于帮助他们卷出差异，而是以可控的成本完成原本难以实现的展示环节，支撑他们在Shopify、Etsy等平台上持续经营。

在新兴国际市场，需求则呈现出另一种样貌。沙特的本土电商平台Jazi就是一个典型案例。作为一家希望在亚马逊、SHEIN等国际平台夹击下突围的本地企业，Jazi的目标是打造“属于沙特人的电商”。但由于供应链深度依赖中国，其商品图片往往带有中文字样、东方面孔和不符合本地审美的场景，与品牌定位存在明显落差。这一矛盾成为WeShop唯象与其合作的切入点—如何让视觉呈现与本土化战略保持一致。

因此，双方的合作从最基础的图片清理开始，去除水印和文字，再到后续的模特替换等。早期Jazi也曾自研尝试，但出图成功率不足25%，引入WeShop唯象方案后，可用率提升至60%以上，并建立起可规模化的生产流程。针对生成速度的限制，团队结合时差设计“夜间批量生成、白天审核”的工作流程，在不增加额外成本的情况下，提高整体效率。

在WeShop唯象和Jazi的合作背后，我们能够看到服务海外客户的复杂性：既要解决效率和成本问题，还要兼顾文化认同与市场定位。与国内电商强调的“卷”不同，海外商家更在意品牌能否被看见、被接受。Jazi的AI实践也表明，只有深入理解本地用户需求和文化背景，技术工具才能真正成为电商增长的支撑点。

关于和Jazi的实践案例的更多细节，虎嗅智库与WeShop唯象运营负责人Lynn聊了聊，以下为问答摘要，enjoy！

1、在WeShop唯象的客户群体中，国外和国内电商客户的AI出图需求有什么不同？

WeShop唯象用户超过百万，海外客户占七成，且都是纯海外本地客户，不是做跨境电商的。所以我们目前在海外的用户规模更大，也更多样。

先说国内客户，大致可分为两类：一类是品牌客户，比如唯品会、波司登，还有一些有一定知名度的天猫品牌店铺；

第二类是没有供应链的商家，他们从杭州四季青或广州十三行这类批发市场拿货，档口通常会提供给他们统一的商品图片。

图片一样的话，店铺卖得好不好就主要取决于价格和内容呈现。如果是在小红书卖，就看帖子的内容质量；在淘宝，就看有没有做引流或找到合适的主播。

正因为差别不大，如果A商家已经卖得很好，其他商户就可以参考它的做法，出一张类似的图，可以换一下背景，或者背景一样，它卖上衣，我调整一下卖裤子这样。

为进一步挖掘AI进化中的创新实践，推动行业交流与合作，虎嗅智库特别推出“AI+落地案例”征集项目，欢迎联系本文作者了解详细信息。

这类商家的数量比品牌商家更多。因为目前还没有品牌商家会全部用AI出图，基本你在天猫上看到的品牌商家们的主推商品，基本不可能是AI出的图。

如果不是天猫店，而是在iFashion或小红书上的店铺，它可能就不是品牌商家，更像是一个贸易商号，那有可能店铺内的很多图是AI生成的。

海外则主要是独立站商家，尤其是Shopify上的小微商家，数量特别多。比如我们的一些客户，可能大家没听过，但去Google搜是能搜到的，像巴基斯坦的一个独立站客户，有几十人的小团队，卖的是自己生产的民族服装，或者带有民族特色的产品。

一般这种团队规模不大、产品有一定特色的商家，他们有能力做出自己的差异化，但在图片和视频的拍摄上能力和预算有限。AI工具的出现，就正好帮助他们能够更好地在独立站、Etsy这类手工艺平台或亚马逊上展现自己。

第二类是以沙特为代表的电商客户，从数量上来说没那么多，但他们需求量很大。他们更多是当地比较大的电商平台，有APP和网站，在图片生成上投入也比较多。

另外像美国、欧洲的一些平台型客户，本质上也是独立站，但不是只卖单一品牌，而是从各处采购，形成自己的“ABCStore”这类综合站点。

他们会通过API调用我们的工具，让商品不管是图片还是视频展示实现差异化。整体来说，海外市场没有国内市场这么“卷”。

国内那些没有独立供应链的商家，必须拼命打出差异化，一个重要原因就是大家的拿货源头几乎一模一样。就像当年东大门火的时候一样，每季度能爆的款，其实大家都心知肚明。

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如果你用同一张图，去小红书或淘宝以图搜图，搜出来之后，用户比的就是价格、销量，最多再加个评价。如果同样的款、同样的评价，用户基本就选最便宜的那家买了。

所以，如果商家的图能做到不一样，再配上一条三五秒的前置视频，从流量角度来看，平台会更愿意推送，用户搜索时也更有优势，不会把这个款直接拿去和别的同款商品比价，而是当成一个独家款或相对独立的商品去看。

总至类似我们这种AI工具出现之后，国内外的中小商家们都能够以更高效率、更低成本地提升市场竞争力。

2、除了服装类，其他品类如家居、静物类客户的需求是什么？

服装确实是我们目前最大的类目。除此之外，需求比较多的是像小沙发、小茶几这类家居品，海外常叫“staging”。

比如卖一个小茶几，假设要 搭配波西米亚风的背景，旁边可能还得摆上沙发、冰箱来烘托整体氛围，就像你在各大电商平台甚至宜家官网上看到的那样，不太可能只孤零零 放一个茶几。

从拍摄成本来讲，这类场景搭建费用也不低。首先要租场地，然后布置场景，或者租的场地本身有现成景别，但多少也需要调整。通常一组布景可能花费两三千，具体看搭配的复杂程度。所以做家具的客户，尤其是小家具、SKU比较多的商家，用WeShop唯象比较多。

整个行业里，目前对图片和视频AI工具应用需求没那么大的，是3C类电器产品。像小米、安克，虽然SKU不少，但展示方式非常接近。因为一个充电宝，不同功率、不同尺寸，基本上同一套场景可以反复用、交叉用。

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对于这种SKU相对不多、场景复用率高的品类，自己拍摄性价比反而更高。即使是拍视频，一般也就十几二十秒，除非需要交互场景，比如表现充电宝插上电、有人拿着手机旋转展示，但这类复杂交互AI目前还完成得不够好。

总结来看，我们家居类客户比较多，3C类客户相对少。

3、目前WeShop唯象覆盖了国外哪些市场？不同市场的客户需求有何差异？

我们分免费用户和付费用户来看，国家分布差异挺明显的。免费用户中，最多的是印度、越南、巴西，接下来是美国、韩国、日本。付费用户，最大的是美国，然后是欧洲各国，之后是日本、韩国、印尼等。

免费用户，其实大部分AI工具头部都少不了印度用户，印度人口基数大，对AI接受度高，而且对于“省钱”或“薅羊毛”比较积极。

巴西也类似，拉美本土没有太强的AI工具，但有个很强的电商平台美客多（MercadoLibre），我们在上面的商家用户也挺多。

付费用户中，美国大部分是做独立站的，各式各样都有。当然女装仍是主流，不管是自产服装还是定制类，比如美国各种学校、运动队的制服，因为美国运动文化盛行，类似Champion、MLB风格，但更多以定制为主，商家会用AI做多种形式的服装展示。

另外，美国卖小礼服、长裙、婚纱的也很多。总之，美国以各类独立站、卖多样化的商品为主。

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反而美国本土做亚马逊的不多，做亚马逊的更多还是我们国家的跨境卖家。本土美国商家仍以独立站为主，尤其是Shopify这类建站平台。

欧洲方面，独立站有一些，但不少是依托本地平台，比如Trendyol等这类我们未必很熟悉但区域影响力大的平台。

韩国比较特殊，独立站非常密集，虽然也有Coupang这类大电商平台，但上面时尚品类不多。韩国独立站很多是开在Instagram里的，不是在外部单独建站，直接在Ins上可以完成开店、展示、直播、售卖、购买的整个过程。所以每个国家用户的需求，还是取决于它本身的电商生态和平台逻辑。

4、沙特电商整体发展情况如何？有哪些玩家？Jazi处于什么市场位置？

我没有在当地实地考察过，了解确实相对有限。根据客户反馈的信息，首先，沙特在整个中东地区处于“大佬”级的地位。你可以不做其他市场，但只要拿下沙特，基本就等于拿下了中东。这有点像出海东南亚首选印尼的感觉。

沙特有两个主要平台，亚马逊和SHEIN，但它们都不是沙特本土平台。中东地区科技发展相对不算突出，并没有真正属于自己的科技行业或大型互联网企业。

此外，国内还有一家公司叫Fordeal，在中东也做得不错，之前还有一家叫Jollychic，现在中东市场运营比较少，但曾经销量也非常好。目前来看，亚马逊和SHEIN仍然发展得非常稳健，并且它们都在努力推进本土化和差异化策略。

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比如SHEIN，即便是一件简单的白T恤，会根据用户IP跳转到相应地区的主页，SKU也会根据中东市场做出调整。而Jollychic和Fordeal主打的是低价，货品基本来自国内，以前Jollychic服装较多，现在比较少，而Fordeal则以非服装品类为主。

WeShop的客户Jazi，在第一天上线时主打的核心卖点，就是强调自己是“沙特本土原生、获得本地政府支持”的电商平台。相比于亚马逊、SHEIN或来自中国的低价品牌，他们认为自己更理解本地用户，能真正做出差异化。

当然，从民族认同的角度来看，在价格相当的情况下，当地人也更愿意支持本土成长起来的平台，这也是Jazi的愿景和希望建立的用户认知。

但要真正实现“沙特本土化”并不容易。沙特本地缺乏服装、手机壳等商品的供应链体系，除非投入巨大成本自建供应链，但这会导致商品价格大幅上涨，比如原本卖10块钱的衣服，成本推高后可能得卖到100块。再加上沙特本地人力成本较高，因此从生产端实现“本土化”几乎不可行。

所以，尽管Jazi的商品大部分仍从中国采购，他们的招商和BD团队在广州、深圳，但在面向用户时，他们得营造出“沙特感”。这一点和SHEIN的做法类似，但Jazi整个页面完全专为沙特用户设计。

所以从第一天起，Jazi就要求所有商品展示都必须使用中东面孔的模特，背景也要符合本地审美。另外，因为很多供货商来自1688或阿里国际站，原图常带中文字样、中国面孔或国内背景，因此Jazi需要大量处理水印、文字和背景，这些也正是Jazi使用WeShop唯象工具的一些主要场景。

5、是从哪个试点场景开始落地的？

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今年4月初我们开始对接时，Jazi平台已经上线。上线后，他们的一位主要投资人发现平台上大量商品图片都是下图左边那种风格，也就是直接从货源端拿来的、带有明显中国低价商品特征的图片。

图：Jazi商品图前后对比示例

来源：WeShop唯象

虽然商品价格不高，但Jazi希望塑造调性更高、价格合理、毛利也更好的形象。因此，投资人明确要求不能以这种形式推广，否则本地用户一眼就能看出这不是本土商品。

他们最初的需求也比较基础，大规模、批量化地对非女装类商品进行去背景、去字幕处理。虽然需求听起来简单，但大批量高效处理并不容易。4月前十多天，主要就在测试这类功能。

到了4月中旬，因为服装品类毛利更高，在沙特也能卖出更好价格，也开始处理服装图片。最初接洽的是对方的技术团队，他们接到业务需求后，曾尝试自研解决方案但效果不稳定，于是4月底开始批量使用我们的服务。

6、技术团队是怎么联系到我们的？核心诉求是什么？

Jazi技术团队有两位主要负责人，一位常驻沙特利雅得，应该是中东籍为进一步挖掘AI进化中的创新实践，推动行业交流与合作，虎嗅智库特别推出“AI+落地案例”征集项目，欢迎联系本文作者了解详细信息。

另一位是中国工程师，之前在国内工作，有阿里背景，是被挖到Jazi的，这位中国工程师技术能力很强，也有国内电商平台经验主要负责后端系统及与国内BD团队的协作，沙特负责人更侧重前端运营。

最先联系我们的是这位中国工程师，因为这类需求本质上来自业务和BD侧，BD引进商家、商品之后，需由技术团队处理素材再上架。他们自己研究得也比较深入，包括我们所使用的模型、能否fine-tune、背景替换的技术方案等等，都问得非常细致。在此之前，他们也对比过其他竞品，最终才决定大规模采用我们的工具。

7、与其他方案相比，我们最能满足Jazi需求的地方在哪里？

最关键的还是出图的稳定性。他们之前自己尝试搭建工作流时，没用额外数据做微调（fine-tune）或调整节点，效果非常不稳定，生成十张图可能七八张都是崩的，比如出现衣服乱穿、人脸AI感很重等问题，而且自研成本也很高。

和竞品相比，我们的出图可用率能达到60%-70%，这个成本对他们来说是可以接受的。如果每次调用API的出图成功率还是很低，那肯定不行。再一个，我们的输出幻觉较少，很少出现衣服被乱加细节或其他技术问题，因此他们愿意使用。

当然我们也有短板，比如速度上不如某些国内竞品快，但成本有优势。客户也能接受。目前基本是让运营白天在前端界面上选品，比如指定红色裙子、模特类型，提交生成任务。由于量比较大，晚上让系统跑图，第二天早上再由人工审核结果上架。

8、通常一次会上传多少张图？如何处理？

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目前他们还没有完全全量使用AI处理所有商品，一天大约有200-300个SKU会用AI出图。每个SKU通常会尝试生成6-8张图，其中大概2-3张可用，最终可能只选一张。

如果原本只有正面图，他们还会用“换姿势”功能再生成侧面或背面的视图。整体上，先做出6-8张，从中筛选1-3张合格的。

9、平铺上身的生成成功率能达到多少？

虚拟试衣的准确率确实会比静物处理低。如果是静物，比如一个小杯子，背景替换的准确率和可用率接近100%，最多只是用户主观上对背景风格不满意，可以重做。

但虚拟试衣容易出问题，比如一件黑色吊带衫，生成四张图中可能只有一张能用，另外三张可能出现吊带变粗、甚至变成短袖等技术上错误。这是客观的生成故障，不是主观美不美观的问题。

之前如果他们用ComfyUI这类工作流自己搭，不做任何微调，出图可用率只有20%-25%，非常影响效率，还需要人力维护节点，速度又慢。

而现在用我们的工具，平铺上衣的生成不崩坏率可以稳定在60%-70%。

10、平铺上身功能是从何时真正可用的？技术实现什么突破？

应该是今年3月底左右，技术上有一个明显跃升，当时我们也开始虚拟试衣的内测。以前大家普遍依赖StableDiffusion，但现在我们用的是混合专家模型MoE思路，结合多种开源模型和工程流程优化，不止依赖SD，最终实现平铺图直接生成上身效果。

当然目前还有局限，比如你上传的是长袖平铺图，但如果参考图模特穿

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的是吊带或短袖，生成结果就可能出现袖子缩短、版型或材质失真的情况。因此，平铺上衣的生成效果目前还是不如人台转真人或真人转真人稳定，不确定性会更高一些。

11、使用我们WeShop唯象工具前后，Jazi的工作流发生了哪些变化？

在使用我们之前，他们基本不对图片做编辑，直接使用广深招商来的供应商原图，或者依赖供应商自己用AI处理、去水印和文字。他们也尝试过自建ComfyUI工作流，主要处理人脸部分。

当时技术团队，包括中国工程师和沙特本地招募的印度籍工程师摸索了几个月，发现出图成功率始终不理想，于是转向跟我们合作。据我了解，合作之外，他们就不再需要专门调配AI算法工程师，不过并没有造成大规模裁员，因为团队本来就不大，目前规模百人以内。

他们最初的核心诉求并不是“提效”，而是“实现从0到1的突破”，因为这类任务靠堆人力也很难解决，除非雇上百人手工一张张修图去水印，但那显然不现实。

现在的工作流基本是，接入我们的API后，运营人员在前端批量选择模特和场景，由我们平台生成图片后，再由运营主管审核，通过即可上线。

12、如何确保图片符合沙特市场的文化和审美要求？除了面孔之外，还有哪些具体细节？

头巾（hijab）是一个非常重要的因素。如果我们提供的中东模特只是面孔相似，但肤色、装扮尤其是头巾的佩戴方式不符合本地习俗，整体效果就会显得突兀、不真实。

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因此，我们从一开始就注重调整模型参数，不仅针对中东人脸特征，还包括整体装扮和气质。否则则，即使生成了中东长相的模特，如果发型、头巾或服装风格不像本地人，反而更像海外中东裔比如生活在美国的中东人，就无法满足他们对本土感和审美真实性的要求。

13、中东地区的人工成本大致在什么范围？

根据客户提供的信息，中东人工成本约为国内的1.5到2倍，具体因岗位和部门有所不同。不过更关键的是当地的工作文化，沙特假期非常多，员工经常休假，整体节奏没有国内这么“卷”。比如暑假很长，天气炎热也会放假，上个月就接连有好几个假期。

因此，AI工具对他们来说特别有价值，可以提前批量处理任务，哪怕运行速度稍慢，他们也能接受第二天取结果。这一点与国内很不同，国内用户往往更看重速度，愿意加钱快速生成，或者找大学生兼职来做。但在沙特和欧美，人力不仅贵，可用性也受假期限制。

14、Jazi和WeShop唯象团队是如何协作的？

我们这边主要由我和一名后端工程师，对接他们的中国技术负责人。团队配置比较轻量，因为对方技术负责人非常清楚业务需求，自己搭建了前端运营平台，后端则通过调用我们的API集成能力。

如果出现技术问题比如卡顿或图像幻觉，他们会直接反馈给我或后端同事。沟通以中英文为主，三人小组用中文，与沙特老板开会时用英文。

前期我们做了两三个星期的测试，老板认可效果后才批量采用API服务。

15、在服务沙特电商客户这类国外客户时，有哪些经验与注意事项？

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 这个客户相对还好，我可以举一些其他客户的案例。比如此前我们曾接洽过的一家比较大的瑞士时尚手表品牌。这类客户决策链复杂，需要层层审批，即使他们使用的AI功能本身很简单。

其次，这类品牌的要求极为苛刻。AI生成图片时，手表戴在模特手上，表带稍微歪一点，或者指针粗细有0.1毫米的偏差都不行。但我也能理解这种要求，高端品牌，细节就必须得完美。

这也导致目前AI还难以服务好这类高标准客户，尽管他们付费意愿强、预算也高。目前AI直接生成，甚至通过PS修补，也无法完全达到他们的要求，因此这些品牌暂时仍选择传统拍摄。

另外，AI工具与传统SaaS不同，用户这个月用得好，不代表下个月还会续费，更不意味着会长期忠诚。技术迭代快，客户可能会随时转向其他服务商，这也是一个问题。

还有一些大公司内部明确禁止使用AI工具。例如，我们接触过一家美国运动品牌代运营公司，他们代理多个品牌，包括UnderArmour、Champion和UGG等。对方提出，只能将我们的工具用于部分品牌，而UGG母公司明确禁止使用任何AI生成图片，我不知道ChatGPT这类文本工具是否受限，但生图类是完全禁用的。

可能他们是考虑到法规或数据合规风险。因为当前大部分模型，无论是文本、图像还是视频，其训练数据来源是不透明的，没有法规强制要求开源模型公开训练集。

因此，品牌方会担忧侵权风险，现在用了没事，但万一未来涉及法律纠纷，会无法溯源和规避。这种不确定性使得部分国际品牌对AI生成内容持保守态度。

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