手机拍一张商品照片，AI 自动去掉背景，再把商品放进白色摄影棚或者咖啡馆；如果卖的是衣服，还能生成一位虚拟模特。它可以一次处理 250张商品图片，让不同商品保持相同的背景、光线和模特风格。到今年6月，全球累计用户已达 3亿。

今天分享的是：Photoroom，https://www.photoroom.com/

看到 Photoroom 之前，我也没想到（区区）一个抠图+换背景的 AI 工具能做这么大。

Photoroom 很简单，用户拿起手机拍一张商品照片，AI 自动去掉背景，再把商品放进白色摄影棚、咖啡馆或者其他适合展示的场景。

如果卖的是衣服，还能让 AI 生成一位虚拟模特，展示衣服穿在身上的效果。

当然 Photoroom 不是一张一张修图，它可以一次处理 250张商品图片，让不同商品保持相同的背景、光线和模特风格，还能自动制作广告视频，把处理好的商品直接发布到线上店铺。

今年6月，Photoroom 联合创始人兼 CEO Matthieu Rouif 宣布，公司全球累计用户已经达到 3亿，覆盖 180多个国家，每年处理超过 70亿张图片，超过 100万家企业正在使用它。

01 在 GoPro 工作时，发现做一张商品图实在太麻烦

Photoroom 成立于2019年，两位联合创始人分别是 Matthieu Rouif 和 Eliot Andres。

Matthieu 毕业于法国巴黎综合理工学院，后来曾在斯坦福大学学习。他此前参与开发过视频编辑应用 Replay，这款产品曾获得苹果年度最佳应用奖，后来被 GoPro 收购。

加入 GoPro 后，Matthieu 继续负责视频和图像编辑相关产品。

2018年，他遇到了一件让自己印象深刻的事情。当时，公司需要紧急制作一批营销图片，负责设计的同事却不在办公室。

Matthieu 只好自己打开图片编辑软件，花费大量时间，沿着物体边缘一点点抠图。

他很快意识到，对于没有专业设计经验的人来说，即使只是制作一张干净的商品图片，也需要掌握复杂的工具。而很多小商家，甚至没有预算聘请专门的设计师。

后来，他与拥有计算机视觉和深度学习经验的工程师 Eliot Andres 合作，决定利用 AI 解决这个问题。

2019年，两人共同创办 Photoroom。2020年，公司进入Y Combinator 夏季创业加速器，并推出了以自动去除图片背景为核心的移动应用。

产品最初吸引的，正是那些没有专业摄影设备，却需要经常制作商品图片的小卖家。

他们不需要完整学习 Photoshop，只要拍一张照片，就能快速获得干净的商品图。

2022年，Photoroom 完成 1900万美元融资时，累计下载量已经超过 4000万次。2024年2月，公司又完成4300万美元融资，估值达到5亿美元。

但 Matthieu 从一开始就没有打算只做一个抠图工具。

他的判断是，去掉背景只是商品图片制作中最基础的一步，真正的需求，是让没有专业摄影团队的商家，也能够持续制作适合销售的视觉内容。

02 从一张旧衣服照片，到一套可以直接上架的商品图

假设你准备在二手交易平台卖掉一件外套。

最基础的操作，是拍一张照片上传到 Photoroom，系统会自动识别衣服的轮廓，去除原来的背景，再按照需要换成纯白背景或其他场景。

如果希望照片更有质感，还能调整光线、增加自然阴影，让商品看起来像是在摄影棚中拍摄。

但真正卖过衣服的人知道，一张照片通常不够。

买家可能想看看衣服的整体版型、侧面效果，以及搭配裤子和鞋子以后是什么样子。对于服装品牌来说，还需要考虑不同颜色、不同尺码和不同场景下的商品展示。

Photoroom 因此陆续推出了 AI 模特、商品场景生成和视频制作等功能。

例如，用户可以上传一张平铺的服装照片，让 AI 生成穿着这件衣服的虚拟模特，再把模特放到街头、摄影棚或者其他环境中。

对于需要展示整套穿搭的商家，今年推出的多商品 AI 模特功能，还允许用户一次组合最多四件服装，在同一位虚拟模特身上生成完整造型。

而对于希望在抖音、小红书或海外社交媒体发布营销内容的商家，Photoroom 还提供视频生成工具。

用户可以从一张或多张商品照片出发，利用预设模板生成商品展示视频。2026年上半年，平台已经提供 300多种面向电商的模板。

不过，这些能力并不意味着 AI 能够完全替代真实拍摄。

例如，虚拟模特可能错误地改变衣服的版型、口袋或细节。一张看起来很漂亮的商品图，如果与消费者最终收到的实物不一致，反而可能引发退货和纠纷。

因此，Photoroom 今年还推出了商品修正功能。用户可以利用原始照片作为参考，修复 AI 生成时改变的商品细节，而不必重新生成整张图片。

03 一张照片只是开始，麻烦的是每天上架 100件商品

对于个人卖家，抠图和更换背景可能已经足够。

但对于一个经营服装店的商家来说，每天可能都要拍摄和上架新商品。到了换季，还需要替换大量旧商品的展示图，制作新的营销素材。

这时候，单张图片处理得再快，也无法完全解决问题。

假设一家服装店有 100件商品，每件需要制作五张不同角度和场景的图片，就意味着至少 500张照片。

如果每张都需要单独上传、选择背景、调整光线，再保存到电脑里，即使使用 AI，依然是一项相当繁琐的工作。

Photoroom 因此把批量处理逐渐变成了重要功能。

今年 3月，它开始把更多 AI 工具整合进批量编辑系统，用户可以一次选择最多 250张图片，统一应用背景、光线、阴影和虚拟模特等功能。

例如，一家女装店准备推出秋季新品，可以把几十件衣服统一放到相同的摄影棚背景中，让不同商品使用同样风格的模特，再制作适合电商平台的图片。

如果之后决定更换店铺的视觉风格，也不需要把所有图片重新编辑一遍。

今年推出的品牌工具包，还支持保存品牌颜色、标志、图片布局和虚拟模特，让同一家店不同时间制作的图片保持相对一致。

这实际上改变了 Photoroom 的使用方式。

过去，它帮助用户完成一次修图任务；现在，它希望参与商家每天反复发生的商品上架和营销工作。

而当一款工具真正进入商家的日常经营流程，持续付费的理由也就不再只是偶尔需要去掉一张图片的背景。

04 开始帮商家管理商品目录

Photoroom 最近的产品更新，进一步把业务范围从商品图片延伸到了电商上架。

2026年，公司推出并持续升级了 Photoroom for Shopify，让商家直接连接自己的 Shopify 店铺，把现有商品及图片导入 Photoroom。

Shopify 是一个电商独立站建站平台，类似于国内的有赞等 SaaS 建站工具。

商家可以在同一个地方修改商品图片、生成不同版本、补充商品信息，再将完成的内容发布回 Shopify，不必频繁在多个软件之间切换。

今年8月，Photoroom 又将一项叫作 Listing Score/上架评分&检查的功能扩展到 iOS。

它会检查商品标题、描述、图片数量、图片文件名和替代文本等信息，帮助商家发现哪些商品资料还不够完整，并提供修改建议。

例如，一款女装已经上传了商品主图，但缺少展示细节的其他图片，系统就可能建议补充不同角度的照片；如果商品标题和描述不够完整，也可以利用 AI 辅助生成。

最初，用户需要先在其他地方管理商品，再把图片拿到 Photoroom 处理。

现在，Photoroom 正在尝试把图片制作、商品资料完善和发布整合在同一套工作流程里。

对于每天都需要更新商品的商家，这可能比单纯获得一项更强大的 AI 修图功能更有价值。

05 一家卖二手婴儿用品的公司，使用后转化率提高了 23%

Photoroom 已经有一些能够展示实际经营价值的客户案例。

美国二手婴童用品交易平台 GoodBuy Gear，主要销售婴儿车、儿童安全座椅等商品。公司经营超过 4.2万种商品，涉及 2600多个品牌。

因为商品来自不同卖家，工作人员需要逐件检查、拍照和上架。但分布在不同城市的摄影团队，拍照背景和构图很难保持一致。

有的商品放在厨房台面上拍，有的摆在带花纹的床单上。

对于购买二手商品的消费者来说，这些杂乱的背景，不仅影响观感，还可能让人难以看清产品的实际状况。

GoodBuy Gear 后来把 Photoroom 的图片处理接口接入了自己的业务系统。

工作人员仍然负责检查商品、拍摄磨损和其他细节，AI 则自动去除背景、统一使用白色背景，并调整图片裁切和位置。

根据 Photoroom 今年6月更新的客户案例，GoodBuy Gear 在接入后记录到 23% 的转化率提升。

公司还表示，通过对比测试，统一背景的商品图片获得了更多点击和购买。

另一个案例来自英国运动服装品牌 Layer。

这家由两个人经营的公司，过去每次拍摄新品，都需要花费至少 500英镑聘请摄影师。

使用 Photoroom 后，创始人可以在家完成基础拍摄，再利用 AI 制作商品场景、虚拟模特和社交媒体视频。

根据公司 2026年3月披露的客户案例，Layer 的线上销售额提高了50%。

对于这样的小团队，Photoroom 提供的不只是一种更便宜的修图方式，还让原本需要摄影师、模特和设计人员合作完成的部分工作，能够直接由商家自己操作。

06 从每月 7.5美元，到为大型电商提供自动化服务

Photoroom 目前采用免费加订阅的商业模式，并向大型企业提供定制服务。

免费版本支持基础图片编辑，但高级 AI 功能和导出数量受到限制。

对于个人卖家，Pro 会员年付折合每月 7.5美元，包含 AI 背景、虚拟模特等工具，以及每月 8000点 AI 额度和 1000张图片导出额度。

如果是需要频繁制作商品图片的小商家，可以选择 Max 会员，年付折合每月 20.99美元，提供更多 AI 额度、图片导出额度及视频生成功能。

更高一级的 Ultra 会员，年付折合每月 82.5美元，面向商品数量较多、需要更大制作规模的企业。

至于需要每天处理成千上万张商品图片的大型平台，Photoroom 则通过企业方案和接口，根据实际使用量提供服务。

这种商业模式让 Photoroom 能够服务不同规模的客户。

偶尔出售闲置物品的人，可能只需要免费抠图；经营几十种商品的小商家，需要持续制作商品图片；

而拥有数十万种商品的大型电商平台，真正需要的则是自动化处理、统一图片标准以及稳定的质量检查。

07 图片必须是真的

Photoroom 今年最值得关注的一次产品升级，可能不是生成式 AI 又增加了多少功能，而是它开始认真解决 AI 图片的准确性问题。

对于普通社交图片，AI 偶尔生成一些不够真实的细节，可能只是影响观感，但商品图片不同。

如果一件外套本来只有两个口袋，AI 却生成了三个；如果一双鞋的标志被改变，或者商品的实际颜色出现偏差，就可能直接影响消费者的购买判断。

Photoroom 在今年8月公布了一项内部测试。

团队利用 850件真实商品，生成了 4250张图片，对市场上的主流 AI 图片编辑模型进行比较。

结果发现，表现较好的模型，在严格的商品真实性检查中，通过率也只有 29%；大约五分之一的生成结果，存在品牌标志变形或无法辨认的问题。

Photoroom 自己的图像处理方案将该测试中的通过率提高到了 38.2%，但这也意味着，仅依靠一次生成，仍然有大量结果需要检查。

因此，公司在今年 8月推出了面向企业的 Visual Agents。

这套系统不再只负责生成图片，还会根据商品类型选择不同的模型，自动检查生成结果。

如果发现商品颜色、形状或标志出现问题，就尝试重新生成或者修复；无法自动解决的情况，再交给人工复核。

早期企业部署中，一家大型消费品交易平台在三周内完成了超过 150万次自动质量检查，并修正了 9万多张被系统标记存在缺陷的图片。

08 当 AI 修图成为免费功能，真正值钱的是帮商家把商品卖出去

过去几年，AI 抠图和图片生成能力已经变得越来越普及。

Canva、Adobe Express，以及越来越多的手机修图工具，都能完成背景去除、图片扩展和简单的商品场景生成。

如果 Photoroom 始终只是一款抠图应用，它迟早需要面对大量低价甚至免费的替代品。

但它最近的产品变化，正在尝试建立另一种竞争方式。

用户最初可能只是为了出售一件旧衣服，下载 App，快速去掉图片背景。

后来，他开始经营自己的二手服装店，需要统一商品图片的风格；随着商品数量增加，又开始使用批量编辑；

等到开设独立站，还希望直接连接 Shopify，管理商品目录、生成广告素材，并检查图片质量。

在这个过程中，用户购买的已经不再是一项孤立的修图功能，而是一套帮助自己持续经营的工具。

这也解释了为什么 Photoroom 今年6月重新调整了品牌定位。

创始人 Matthieu 不再希望人们仅仅把 Photoroom 理解成一款背景去除应用，而是把它定位为面向电商企业的完整视觉内容平台。

它希望帮助商家完成从商品拍摄、图片制作，到批量处理、上架发布和质量检查的整个过程。

以上，祝你今天开心。