用 AI 更改照片中愛車的顏色

您愛車的照片,車身換上兩種顏色,同一輛車、同一場景。方便您選擇包膜或烤漆。工作流程於此公開展示,無需帳號。

藍色汽車停在街道上的照片互動示範

真實工作流,真實成果。可自由拖曳與縮放。

使用這個工作流

真實工作流程:一輛老舊的藍色小型車停在潮濕的街道上,接著同一輛車換上金屬紅與珍珠白。輪圈蓋、刮痕與街道皆維持不變。

重點摘要

您需要提供
1 張照片 · 一段文字或簡介說明
這個工作流會產出什麼
2 張圖片,4:3
畫布結構
6 個節點,以 4 條連線相接
已接好的模型
Flux Kontext
跑完一輪的費用
約 12 點數,即 US$0.14
帳號
示範內容無需帳號即可查看;若要生成,則需要免費帳號,並附贈試用點數

包膜或烤漆的費用不低,而且很容易後悔。這個工作流程從一張用手機拍攝的愛車照片開始,在簽下報價單之前,先讓您看看愛車在同一條街道上、配上您原有的輪圈與小刮痕,換上兩種不同顏色的樣子。

困難之處在於:必須是您自己的愛車。若模型重新組合整張圖片,會生成一輛置於不同背景的全新完美車輛,雖然好看卻毫無用處。Flux Kontext 在重新上色時能保持像素級的幾何精準:相同車身、相同刮痕、相同街道,只有顏色改變。

指令中會明確指出哪些部位保持原色,例如鉻件、橡膠、玻璃,否則黑色保險桿也會被染上新顏色。若之後要出售愛車,可以參考售車廣告照片。兩種顏色只需花費十二點數。

示範的實際生成結果

這些是上方工作流程所產生的檔案,完全按照模型的原始輸出呈現,未經修飾。若有起始素材,將會標示出來。

起始素材

您愛車的照片

生成結果

同一輛車換上亮眼金屬紅,輪圈蓋與刮痕不變使用 Flux Kontext 生成
同一輛車換上珍珠白,在同一條潮濕街道上使用 Flux Kontext 生成

適合對象

駕駛人、包膜師傅、烤漆廠與企業,想在付款前先在真實愛車上看看某種顏色的效果。

需要提供哪些檔案

一張愛車在日光下以四分之三角度拍攝的照片,以及想要測試的顏色與其塗裝質感。

操作步驟

  1. 1

    以四分之三角度拍攝愛車

    讓車頭與側面都清楚可見,並在多雲的日光下拍攝:反光柔和,顏色也能真實呈現。烈日直射會產生誤導色彩判斷的強烈反光。

  2. 2

    說明顏色與其塗裝質感

    金屬紅、珍珠白、消光灰、亮面英式賽車綠:塗裝質感和顏色本身一樣重要,它決定了反光呈現的方式。

  3. 3

    說明哪些部位保持原色

    鉻件、橡膠、玻璃、車頭燈、車牌。若沒有列出這些,黑色保險桿或深色車窗就會被染上新顏色。

  4. 4

    比對細節

    輪圈蓋、刮痕、後視鏡:這些細節正是證明這是您愛車的關鍵。若其中任何一項改變了,請重新生成圖片。

變化版本與使用情境

同一塊畫布,針對不同需求微調:每個變化版本只要改兩三行提示詞。

包膜前的預覽

在支付數百歐元之前,先在真實愛車、真實街道上測試三種貼膜顏色:兩種顏色只需十二點數。

烤漆師或包膜師傅

專業人員在報價過程中,直接在客戶自己愛車的照片上展示兩種方案,而不是拿貼膜色卡比對。

老車修復

在展開全車烤漆前,先看看經典老車以原始色調或年代色調呈現的樣子,而且完全不用重新拍攝。

公司車輛

在為整個車隊訂製車身標識之前,先測試小貨車或公司用車換上品牌色的樣子,而且完全不用重新拍攝。

待售的愛車

向買家展示重新烤漆後的樣子,同時明確標示這只是模擬,並非車輛目前的實際狀態,而且完全不用重新拍攝。

禮物或單純的興趣

純粹為了樂趣,看看自己的第一輛車換上一直想要的顏色,無需任何實際投入,而且完全不用重新拍攝。

常見錯誤

使用會重新組合畫面的模型

這類模型會生成一輛沒有您原有刮痕、置於不同背景的全新車輛。測試只有在真是您愛車時才有意義:Flux Kontext 能保持幾何結構不變。

忘記說明未上色的部件

若沒有下指令,黑色保險桿、飾條或車窗都會被染上新顏色。請列出哪些部位要保持原色。

在烈日下拍照

強烈的反光會使顏色判讀失真。多雲的天空能產生柔和反光,效果就像展示間一樣。

將模擬結果當作真實現況呈現

在出售廣告中,以照片模擬重新烤漆的效果必須明確標示為模擬,否則會誤導買家。

推薦模型

常見問題

可以做雙色包膜嗎?

可以,只要分別描述每個區域:黑色車頂與後視鏡,冷杉綠車身。車身上的區域劃分越清楚,呈現效果就越乾淨。

可以更換輪圈嗎?

可以,另外下指令即可:Flux Kontext 會更改描述的輪圈,同時保留其他部分不變。請分別生成一個顏色版本與一個輪圈版本。

呈現的色調是否忠實於烤漆廠的顏色?

還無法精確到可以直接挑選色卡編號的程度:螢幕會使顏色失真。呈現結果能幫您選定色系,實際色調仍須由烤漆廠的樣品決定。

兩種顏色要花多少點數?

十二點數,在 Flux Kontext 上每次生成花費六點數。若要在同一張照片上再測試第三種顏色,則需再花六點數。

為什麼選用 Flux Kontext?

因為它在重新上色時能保持像素級的幾何精準(以立面測試量得):您照片中的愛車、街道與取景都能維持不變。

愛車的其他部分會保持一致嗎?

在示範中確實如此:輪圈蓋、車頭燈、刮痕、潮濕街道都維持不變,只有車身顏色改變。

可以測試消光質感嗎?

可以,只要在指令中說明即可,例如:「絲光消光灰,無亮面反光」。消光質感主要體現在反光上,指令必須描述這一點。

機車或自行車也適用嗎?

同樣的指令方式也適用:請說明哪些部位要上色,哪些部位要保持原色。車輛的小零件越多,這份清單就越重要。

用 AI 更改照片中愛車的顏色

使用這個工作流

免費帳號,免綁信用卡。工作流會預先填好,直接在您的畫布中開啟。