婚禮妝容
她六月要結婚，平常幾乎不化妝。在找化妝師試妝之前，她比較一個清淡的版本和一個更隆重的版本，好知道要往哪個方向走。
用 AI 在自己的照片上試妝
你的人像畫上自然妝，再換成古銅煙燻加霧面紅唇的晚宴妝。買之前先選顏色。工作流程在這裡就能看到，不需要帳號。
真實工作流程：一位沒有化妝、穿白色T恤的棕髮女士人像，接著是同一個人的自然妝和古銅煙燻加霧面紅唇的晚宴妝。臉被修過：皮膚更光滑、眉毛更明顯。
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，3:4
- 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
在手背上試過的口紅，很難告訴你擦在臉上會是什麼樣子，網紅身上看到的眼影就更不用說了。這個工作流程從沒有化妝的「你的」人像出發，讓你看到兩個方向：日常的自然妝，以及更濃的晚宴妝。
困難的是化妝但不變身。圖像模型很容易把化妝和修圖搞混：皮膚磨平、五官修瘦、眉毛重畫。指示逐項描述每個產品，並要求同樣的臉。Flux Kontext 放的顏色是對的，但在範例中它也修了臉，請當成顏色的靈感來看。
想補完整，可以試試另一種瞳孔顏色或新髮型。兩種妝容共需12 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
生成結果
適合對象
猶豫婚禮或晚宴妝容的女生、準備試妝的化妝師、小型化妝品牌。
需要提供哪些檔案
一張不化妝、日光下的正面人像，以及每個產品和它的顏色描述。
操作步驟
- 1
從素顏開始
正面、不化妝、日光下。模型擅長「加上去」，不擅長「取代」。
- 2
逐項產品描述
底妝、眼睛、睫毛、臉頰、嘴唇：每個部位一個產品和一個顏色。只寫「晚宴妝」會給模型太多空間。
- 3
保護你的五官
加上「同樣的眉毛、同樣的雀斑、不修飾臉部」。沒有的話，模型會磨平並重畫。
- 4
和照片比較
把結果放在原本的人像旁邊。就算臉有點變動，也留下你喜歡的顏色。
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。
化妝師與客人
化妝師在預約之前，把兩個方向做在客人的人像上寄給她。試妝的時候是從一起挑的顏色開始，而不是一張白紙。
第一支紅色口紅
她一直不敢擦紅色。在自己的照片上放一個霧面紅，她就知道要買，還是繼續用裸色，不用在店裡試十支。
尾牙晚宴
一場盛裝的晚宴快到了。她在自己的臉上試古銅煙燻和深紅色，確認整體不會太過，再去買眼影盤。
化妝品牌
一個小品牌在自願參與的顧客人像上展示色號，用於社群，發布前每張結果都和原本的照片比較。
為角色準備的演員
角色畫的是八〇年代的妝。演員和拍攝現場的化妝師，在休息室第一次試妝之前，先看看她臉上的整體感覺。
常見錯誤
只寫「晚宴妝」
模型會全部自己決定，而且常常太過。請說出眼影、眼線、腮紅和唇色。
從已經化過妝的臉開始
新的妝容會和舊的混在一起，顏色就糊掉了。拍照前請先卸妝。
以為那就是你化妝後的臉
在範例中，模型連五官也修了。請評估顏色，而不是對臉型的效果。
忘了光線
黃色燈泡下的人像會讓所有色調失真。請在窗邊、日光下拍照。
推薦模型
Flux Kontext
Nano Banana 2.1
GPT Image 2.5 Sunburst常見問題
我的臉會變嗎？
不應該，但在範例中它變了：臉更圓潤、眉毛更粗、雀斑幾乎消失。尤其是晚宴版本，相似度下降。
顏色準確嗎？
就靈感來說是準確的：一邊是裸色與蜜桃色，另一邊是古銅色與深紅色。某個品牌的確切色號，圖片無法保證。
可以保留我的雀斑嗎？
自然妝的指示裡有要求，模型卻幾乎把它們抹掉了。請在指示中加強，必要時再跑一次。
兩種妝容要多少錢？
12 點數，使用 Flux Kontext 每張 6 點數。同一張照片再做第三種妝容，會再多 6 點數。
為什麼用 Flux Kontext？
因為它修改圖片時不會整張重新組合，所以髮型、T恤和背景都保留下來。在化妝上，它忍不住修了五官：這是它在這個範本上的限制。
可以試在網路上看到的某個特定妝容嗎？
可以，只要逐個部位描述。模型不會複製參考照片，而是依照描述來做。
深色或小麥色的皮膚也能用嗎？
可以：描述適合的色調，例如梅子色腮紅或銅色古銅，並要求保留原本的膚色。
輸出是什麼格式？
和你的照片相同的格式，這裡是 3:4，手機常見的直式人像。