| 項次 | 料號 | 數量 | 單位 | 需用日 | 小計 |
| | 品名規格 | | | 單價 | |
| 規格 | |
| 10 |
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1 |
CS |
20251215 |
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| | AI虛擬攝影棚展示及爬搜系統開發 | | |
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| | AI虛擬攝影棚展示及爬搜系統開發
一、專案目標
為執行「AI產業生態暨多元人才賦能推動計畫 子項1.2：共創垂直領域整合應用AI
時尚虛擬攝影棚計畫」，目的為解決服飾產業在拍攝高成本與長週期的成本痛點，
以研發AI虛擬攝影技術，並可快速生成高品質模特影像與行銷短片為目標。故須委
外開發可供測試使用的展示介面，以及開發服飾爬搜系統，作為測試時的服飾圖片
資料庫。
二、專案規格
本專案的委託規格應包含：AI虛擬攝影棚展示系統 及 服飾爬搜系統開發
,,AI虛擬攝影棚展示系統
(一) 前端 (Vue.js)
負責建立流暢的使用者介面 (UI) 與使用者體驗 (UX)，處理使用者輸入並與後端
API 進行非同步溝通。
1. 智慧裁切介面： 實作圖片上傳功能，提供可視化的拖曳選框工具，讓使用者能
精確選定衣服部位進行裁切。
2. 虛擬頭像生成器： 設計簡潔的表單（包含年齡、性別選項），點擊按鈕後呼叫
API 並展示生成後的虛擬大頭照。
3. AI 換臉合成器： 允許使用者上傳一張全身照，並選擇一個已生成的頭像，接
著在畫面上展示頭像替換後的合成結果。
4. 虛擬試穿展示間： 提供介面上傳人物照片與新的服飾照片，呼叫試穿 API 後
，呈現衣服替換後的最終效果圖。
(二) 後端 (Python - FastAPI)
負責處理業務邏輯、驗證資料，並作為前端與 AI 模型之間溝通的橋樑，提供高效
能的 API 接口。
1. 衣服裁切 API： 建立 API 端點，接收原始圖片與裁切座標，處理後回傳精確
裁切的衣服部位圖片。
2. 頭像生成 API： 建立 API 端點，接收年齡、性別等參數，轉發請求給 AI 模
型，並回傳生成的大頭照圖片 URL。
3. 頭像替換 API： 建立 API 端點，接收全身照與頭像兩張圖片，呼叫 AI 模型
進行臉部替換，回傳合成後的圖片。
4. 虛擬試穿 API： 建立 API 端點，接收人物照與服飾照，呼叫 AI 試穿模型進
行處理，回傳人物穿上新衣的合成圖。
(三) AI 模型
專案的核心，負責所有影像理解與生成任務，需進行模型選型、訓練或導入預訓練
模型。
1. 服飾影像分割 (Segmentation)： 導入或訓練一個影像分割模型 (如 U-Net)，
用於精確辨識並提取照片中的特定衣物區域。
2. 條件式頭像生成 (Conditional GAN/Diffusion)： 應用生成對抗網路 (GAN)
或擴散模型，根據輸入的年齡、性別條件，生成高擬真度的虛擬頭像。
3. 臉部交換與融合 (Face Swap)： 應用深度學習臉部交換技術 (如 SWAE 或 Sim
Swap)，將生成的頭像無縫且自然地融合到全身照片上。
4. 虛擬試穿 (Virtual Try-On)： 導入先進的虛擬試穿模型 (如 VITON 或更新的
架構)，將 2D 衣服圖像自然地「穿」到人物模型上。
,,服飾品牌爬搜系統開發
(一),,爬取2個服飾品牌網站
(二),,將衣服資料爬取下來，透過共通介面傳送給後端進行處理
(三),,具有中斷處理能力，如 IP被BAN，網頁出現異常，需能中止目前工作，之後
能夠從中斷點繼續爬蟲
(四),,多執行續執行功能
(五),,支援PostgreSQL資料庫存放
三、專案時程
本案時程即日起至民國114年12月15日止，雙方應於專案時程結束前完成所有交付
及驗收工作。
四、交付項目
本案應交付項目之預定交付時間詳列如下：
預定交付時間：12/15
交付項目：
1、AI虛擬攝影棚展示系統
2、服飾爬搜系統開發：2個爬蟲程式碼
伍、驗收方式
針對規格逐一進行驗收。
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