FASHN

¿Qué es FASHN AI?

FASHN AI es una plataforma de inteligencia artificial especializada en prueba virtual de moda que transforma campañas y experiencias de compra. Permite generar imágenes realistas de prendas vestidas por cualquier persona, cambiar la ropa en fotos de modelos a partir de imágenes de referencia, reutilizar fotos on‑model para probar más artículos en el mismo modelo y cambiar de modelo para aumentar la diversidad. También incluye creación de modelos, herramientas de mockup para diseñadores e integración por API, ayudando a reducir costos y acelerar la producción visual.

Principales características de FASHN AI

• Prueba virtual realista: genera imágenes de alta fidelidad que muestran cómo lucen las prendas en diferentes personas y contextos.
• Cambio de ropa por imagen de referencia: sustituye prendas en fotos de modelos usando imágenes de referencia del producto.
• Reutilización de fotos on‑model: prueba múltiples prendas sobre la misma foto de modelo para ampliar el catálogo sin nuevas sesiones.
• Cambio de modelo y diversidad: ajusta el modelo para reflejar distintos perfiles y aumentar la representatividad en campañas.
• Creación de modelos: genera y gestiona modelos para mantener consistencia visual en colecciones y temporadas.
• Mockups para diseño: herramientas para diseñadores que agilizan prototipado, presentaciones y fichas de producto.
• Integración por API: automatiza flujos en e‑commerce, apps y pipelines creativos con una API orientada a desarrolladores.

¿Para quién es FASHN AI?

Ideal para marcas y retailers de moda, equipos de e‑commerce, marketing y performance, diseñadores y estudios creativos que necesitan acelerar la producción de imágenes y enriquecer la experiencia del cliente. También es útil para marketplaces que buscan consistencia visual a escala y para desarrolladores que integran funciones de virtual try‑on en aplicaciones, probadores virtuales o flujos de gestión de catálogo.

Cómo usar FASHN AI

1. Reúne los activos: fotos del producto o imágenes de referencia y la foto del modelo (o selecciona un modelo creado en la plataforma).
2. Elige la función: prueba virtual, cambio de prenda en foto existente, reutilización on‑model o cambio de modelo.
3. Ajusta parámetros básicos (encuadre, ángulo, estilo) y configura la combinación prenda‑modelo.
4. Genera las imágenes y revisa el resultado para asegurar calidad y consistencia con la guía de marca.
5. Descarga las variantes aprobadas para usarlas en catálogo, anuncios y redes sociales.
6. Si necesitas escala, conecta la API para automatizar cargas, generación y publicación.

Casos de uso de FASHN AI en la industria

En e‑commerce, permite ampliar rápidamente el catálogo al reutilizar fotos on‑model con nuevas combinaciones de prendas, reduciendo sesiones fotográficas. En campañas de marketing, facilita creatividades con mayor diversidad de modelos y pruebas A/B de estilos. Para diseñadores, los mockups aceleran la validación de colecciones y presentaciones a compradores. En retail y marketplaces, la prueba virtual mejora la experiencia de compra y la coherencia visual entre categorías y temporadas.

Ventajas y desventajas de FASHN AI

Preguntas frecuentes sobre FASHN AI

• ¿Puedo cambiar la prenda en una foto existente usando una imagen de referencia?

  Sí. FASHN AI permite sustituir la ropa en fotos de modelos a partir de imágenes de referencia del producto.

• ¿Es posible reutilizar una foto on‑model para probar más prendas?

  Sí. La plataforma está diseñada para probar múltiples artículos sobre la misma imagen de modelo y así ampliar el catálogo.

• ¿Se puede cambiar el modelo para aumentar la diversidad en las campañas?

  Sí. Puedes cambiar el modelo para representar distintos perfiles y estilos según las necesidades de la campaña.

• ¿Ofrece FASHN AI herramientas de mockup para diseñadores?

  Sí. Incluye funciones de mockup que agilizan prototipos y presentaciones de diseño.

• ¿Existe una integración por API para desarrolladores?

  Sí. FASHN AI ofrece una API que permite integrar la prueba virtual y la generación de imágenes en aplicaciones y flujos existentes.