2026 AI 聖誕禮物擺放與穿搭預覽：把傢俱、燈飾與服飾放進照片再挑選（附 8 組提示詞）

AI 禮物預覽能幫你判斷什麼，又有哪些看不到？#

AI 禮物預覽能幫你判斷禮物的色彩、材質質感與整體風格是否與現有環境或個人穿搭協調。它看不到房間的精確剩餘空間、傢俱通道間距、衣服實際版型尺碼以及面料觸感。

AI 會按照輸入照片的透視與光線將禮物繪製進去，畫面比例僅追求視覺自然，並非按照真實三維尺寸嚴格縮放。因此它適合幫你從兩三款不同風格或顏色的禮物中做出挑選，而不能用來替代購買前的尺寸核驗。關於房間測量與擺放界限，可以參考 房間參考與尺寸侷限。

怎樣分開準備房間圖、人物圖和商品圖？#

準備參考圖的核心原則是單次任務只用兩張圖：房間圖配家居商品圖，或人像圖配服飾商品圖，不要把三者混進同一個請求。

準備房間照片

站在房間常看視角，手機保持水平並在胸口高度拍攝，完整收錄放置禮物的角落與地面。白天自然光最穩定，拍攝前將待擺放區域的雜物清空，並且只能使用已獲對方同意的真實房屋照片。

準備人像照片

採用自然光正面平視拍攝，確保待試穿的身體區域完整露在鏡頭內。試穿圍巾與開衫時使用半身照並內搭簡單貼身衣服，全身穿搭則拍至雙腳著地，且務必徵得本人授權，不要使用他人或名人肖像。相關試穿準備細節可以參閱 穿搭預覽的邊界。

準備禮物商品圖

選用電商品牌官方的純白底單品圖或光線清晰的單色靜物圖。圖內商品必須完整無遮擋且色彩準確，避免選擇帶有強烈濾鏡或模特穿戴遮擋的商品圖片。關於高品質商品素材的挑選，可參考 商品照片準備。

怎樣在畫布里連接兩張參考圖並只改一件物品？#

把準備好的兩張參考圖連入同一個新的圖片節點，在提示詞框通過 @ 菜單分別建立引用，並鎖定保留要素進行局部合成。

1. 上傳兩張照片

點畫布底部工具欄的“添加節點”，選“上傳檔案”，同時選中已準備好的房間（或人像）照片與商品圖，點“添加到畫布（2）”。畫布上會立即生成兩個獨立的圖片節點。

2. 新建圖片節點並連接連線

再次添加一個“圖片”節點作為生成目標。從房間（或人像）節點拖出連線連接到新節點，再從商品圖節點拖出第二條連線連接過去，先連入的被系統識別為“圖片1”，後連入的識別為“圖片2”。多圖連接邏輯可參閱 多圖連線。

3. 通過 @ 菜單插入兩張引用圖

點擊新節點的提示詞輸入框，鍵入 @ 符號，在彈出的下拉菜單中分別選擇並插入“圖片1”和“圖片2”。在中文界面中必須通過菜單生成高亮引用標籤，直接手打文字不會建立資料關聯；若參考英文範本，需將 [Image 1] 與 [Image 2] 佔位符刪去並在 @ 菜單重新點選。

4. 選擇模型、比例與解析度

在節點模型欄選擇推薦的 GPT Image 2.5，展開“圖像設定”面板。在“尺寸或比例”中依照原圖比例選擇（房間常用 16:9 或 4:3，半身穿搭選擇 4:5，全身選擇 9:16），“解析度”首先設定為 1K。

5. 確認點數並生成對照

點右下角的 ↑ 按鈕前，核對按鈕上標明的點數。圖像生成完畢後與原圖比對：檢查房間結構或人像五官身材是否完全保留，禮物樣式是否符合商品圖，確認滿意後點擊“下載”儲存。

房間擺放與穿搭預覽提示詞怎麼寫？#

提示詞遵循固定結構：說明 @图片1 身份與必須保留的結構細節 + 指明 @图片2 禮物物品 + 指定放置位置或穿戴方式 + 聲明禁止改變的事項與輸出比例。

8 組聖誕禮物房間擺放與穿搭預覽提示詞#

下面 8 組提示詞覆蓋 4 款家居裝飾禮物與 4 款服飾配飾禮物，均為單次獨立生成。複製提示詞後，請確保在 @ 菜單中正確連結 @图片1（環境或人像）與 @图片2（商品圖），並在“尺寸或比例”中匹配對應數值。

01 · 暖光檯燈放床頭櫃 · 4:3

@图片1 是已獲准使用的臥室照片，嚴格保持床鋪、床頭櫃、牆面顏色與拍攝視角。@图片2 是檯燈商品參考，將一盞檯燈平穩放置在左側床頭櫃檯面上，完整呈現燈罩、金屬底座與燈體色彩，不增添額外插座或電線，不改動床頭櫃原有擺件。沿用房間自然光影，生成4:3預覽照片，不生成尺寸標註、標尺或文字。

02 · 聖誕抱枕放沙發 · 4:3

@图片1 是獲准使用的客廳照片，保持沙發布藝質感、靠背形狀、地面與背景裝飾。@图片2 是節日抱枕商品，只在沙發右側靠背處擺放一隻抱枕，參照其方形輪廓、刺繡紋理與配色，不移動原沙發已有坐墊，不增加其他聖誕雜物。光線匹配原照，輸出4:3示意圖，畫面無任何文字或標籤。

03 · 窗邊邊桌香薰加溼器 · 4:3

@图片1 是房間角落照片，保留窗框、窗簾、木質邊桌及地面光影。@图片2 是香薰加溼器商品圖，只將一臺加溼器擺放在邊桌中央，保留其圓潤機身造型、霧面質感與指示燈配色，桌面不新增裝飾水杯，不改變邊桌結構。保持原有自然採光，輸出4:3比例，不添加文字與尺寸線。

04 · 客廳節日羊毛地毯 · 16:9

@图片1 是客廳完整場景，保持沙發、茶几、地板紋理與廣角透視。@图片2 是羊毛地毯商品圖，將地毯平鋪在茶几下方的地面中央，茶几壓在地毯中心，沙發前腳自然壓住邊緣，地毯邊緣平整不捲翹、不遮擋踢腳線。沿用室內環境光線，生成16:9比例示意圖，無尺寸資料或文字標識。

05 · 羊絨圍巾搭冬裝大衣 · 4:5

@图片1 是已獲本人許可的半身人像，保留面部五官、髮型、膚色、身形比例與原有大衣。@图片2 是羊絨圍巾商品圖，只在頸部自然佩戴這條圍巾，展示自然垂墜與流蘇細節，不遮擋下巴與面部，不更換原有大衣款式。沿用原圖平視構圖與光線，輸出4:5照片，無修容美化，無文字或品牌商標。

06 · 聖誕復古針織開衫 · 4:5

@图片1 是已獲本人許可的半身照片，保持面部、髮型、體態比例與內搭白色打底衫。@图片2 是針織開衫商品圖，只在白色打底衫外自然穿上這件開衫並保持前襟敞開，參照其提花圖案、紐扣位置與袖長，不改變肩寬與身材線條。畫面光線與背景保持一致，4:5比例，無文字、數字或濾鏡。

07 · 簡約皮質單肩包 · 4:5

@图片1 是已獲本人授權的半身人像，保留人像五官、髮型、身姿、穿著衣物與拍攝背景。@图片2 是單肩包商品圖，將包帶自然掛在人像右肩，包身位於腰側，完整呈現皮革紋理、金屬搭扣與包身輪廓，不改變衣物褶皺與體型。光線與人物環境一致，輸出4:5示意圖，不添加價格標籤或文字。

08 · 寬鬆節日圓領毛衣 · 4:5

@图片1 是已獲本人同意的人像照片，保留五官容貌、髮型、站立姿態與下半身長褲。@图片2 是圓領毛衣商品圖，替換上半身原有衣物，準確呈現毛衣領口弧度、羅紋袖口、編織紋理與純色色調，下襬自然垂落，不修瘦腰身或拉長手臂。輸出4:5比例照片，無文字、圖標或水印。

比例不對、商品變形或人像走樣怎麼辦？#

遇到畫面變形或細節失真時，不要推倒重來，對照原圖找出單點問題並在提示詞中增加一項限制條件重新生成。

修改時切忌一次變動多項參數。每次僅調整一條提示詞要求或替換一張更清晰的參考圖，能快速排查出變形根源。

這個預覽方法有哪些侷限？什麼情況必須看尺寸表？#

AI 預覽僅用於評估視覺搭配與審美風格，不要能作為空間容納能力與衣服尺碼合身度的判斷依據。

不可用於判斷物理尺寸

畫面中 AI 擺放的檯燈、地毯或穿戴的衣物，只是根據透視邏輯進行了視覺上的協調縮放，不包含真實的三維空間度量資料。判斷地毯是否會擋住房門開合、床頭櫃能否放下大底座檯燈，必須拿起捲尺實地測量長寬深。

不可用於判斷版型合身度與材質手感

AI 試穿預設衣服完全貼合人體曲面，無法展示版型偏大偏小、肩線是否合體，也不能反映羊絨或針織面料的厚度、垂感與親膚度。選購尺碼時務必以商家的胸圍、衣長尺寸表為準。

隱私與肖像權硬約束

為家人朋友挑選禮物時，不能私自下載對方社交平臺的公開照片進行 AI 合成，驚喜不要能凌駕於知情同意之上。若未能獲得對方肖像授權，應當使用自己的照片或經過授權的通用模特圖做示意參考。

預覽一件聖誕禮物要花多少點數？#

使用推薦的 GPT Image 2.5 模型，生成 1K 圖像單張消耗 2 點數、2K 消耗 3 點數、4K 消耗 4 點數。

本文演示的 8 組提示詞各生成一張 1K 預覽，合計消耗 16 點數。若從中挑選最心儀的 2 件禮物用 4K 高解析度各生成一張複核質感，追加消耗 8 點數，整體流程累計消耗 24 點數。

兩件候選禮物在同一房間或穿搭中做對比時，各自生成一張 1K 圖像僅需 4 點數。高解析度生成屬於單次新的獨立請求，提交任務前請務必確認生成按鈕上的點數標價。