Créez des Presets IA à partir de n'importe quelle photo de mode

Créer des presets personnalisés a toujours été le moyen le plus puissant de contrôler vos résultats — mais remplir manuellement plus de 15 champs ? C'est là que la plupart des utilisateurs décrochaient. Nous l'avons constaté dans les données : les équipes restaient sur les catégories par défaut au lieu de créer les leurs, même quand leur marque nécessitait quelque chose de différent.

Certains utilisateurs avancés avaient trouvé une astuce — coller des images de référence dans ChatGPT et lui demander de générer notre format JSON. Malin, mais laborieux. Nous avons décidé d'intégrer ce workflow directement dans la plateforme.

Extract from Image

Le nouveau bouton From Image dans l'assistant de création de preset vous permet de télécharger ou sélectionner n'importe quelle photographie de mode et de laisser l'IA extraire automatiquement tous les paramètres de style dans un preset prêt à l'emploi. Une image en entrée, un preset en sortie.

Voici ce qui se passe en coulisses : l'image est envoyée à notre pipeline IA, qui analyse la photographie et renvoie des valeurs structurées pour chaque champ du preset — pose, arrière-plan, style, expression, humeur, palette de couleurs, réglages caméra et configuration d'éclairage.

Le résultat arrive directement dans le Visual Editor avec tous les champs remplis. À partir de là, vous pouvez vérifier, ajuster et enregistrer.

Comment ça fonctionne

Étape 1 — Ouvrir l'assistant de création de preset

Accédez à Presets et cliquez sur New Preset. Remplissez les informations de base (nom, description, catégorie, type) et passez à l'étape Style & Settings.

Étape 2 — Cliquer sur "From Image"

Dans le coin supérieur droit de l'étape Style & Settings, cliquez sur From Image. Cela ouvre le sélecteur d'assets où vous pouvez soit :

• Sélectionner depuis votre bibliothèque — choisir n'importe quelle image déjà téléchargée
• Télécharger une nouvelle image — glisser-déposer ou cliquer pour télécharger une photo de référence

Étape 3 — Confirmer et extraire

Après avoir sélectionné une image, vous verrez un message de confirmation : "Cela utilisera 1 crédit pour extraire les paramètres du preset." Cliquez sur Confirmer et l'IA analyse la photographie en quelques secondes.

Une fois terminé, l'assistant passe au Visual Editor avec tous les champs remplis :

• Champs créatifs — pose, arrière-plan, style, expression, humeur, palette de couleurs
• Réglages caméra — cadrage, angle, objectif, ouverture
• Configuration d'éclairage — direction, qualité, complexité

L'IA suggère également un nom et une description de preset basés sur ce qu'elle voit dans l'image.

Qu'est-ce qui fait une bonne image de référence ?

La qualité de l'extraction dépend de l'entrée. Pour de meilleurs résultats :

• Utilisez des photos haute résolution — l'IA a besoin de voir les détails comme la direction de l'éclairage et la profondeur de champ
• Choisissez des images avec un éclairage clair et visible — les configurations d'éclairage dramatiques ou bien définies produisent des résultats d'extraction plus précis
• Les plans en pied ou trois-quarts fonctionnent le mieux — ils donnent à l'IA suffisamment de contexte pour la pose, le cadrage et l'arrière-plan
• Tout style de photographie de mode convient — éditorial, street, studio, lifestyle, e-commerce. L'IA s'adapte à tout ce que vous lui fournissez

En action — de la référence au résultat

Voici un exemple concret. Nous avons pris une photo produit du magasin en ligne Ralph Lauren — un cliché streetwear décontracté avec une lumière naturelle dure, une pose athlétique et un décor extérieur avec un vieux SUV. Le type de photographie lifestyle aspirationnelle dans lequel des marques comme Ralph Lauren, Nike et ASOS investissent massivement. Nous avons utilisé Extract from Image pour créer un preset à partir de cette photo, puis appliqué ce preset à notre propre produit avec Paul comme modèle IA :

PaulAI Model IdentityBasic-tier identity used for this example

Ce que l'IA a extrait :

{
  "pose": "leaning forward slightly, dribbling a basketball",
  "background": "outdoor setting with a white old SUV and a building",
  "style": "casual sportswear lifestyle",
  "expression": "neutral, confident with sunglasses",
  "mood": "active and laid-back",
  "color_palette": "navy blue, crisp white, and warm earth tones",
  "camera": {
    "framing": "mid-shot, thigh up",
    "angle": "slightly high angle looking down",
    "lens": "35mm wide angle",
    "aperture": "f/8 deep focus"
  },
  "lighting": {
    "direction": "strong side lighting from the left",
    "quality": "hard natural sunlight",
    "complexity": "natural ambient daylight"
  }
}

Référence vs. résultat généré :

Même pose, même décor extérieur avec un vieux SUV, même éclairage latéral dur, mêmes lunettes de soleil, même angle de caméra — mais avec notre produit et notre modèle IA. Le langage visuel que l'équipe créative de Ralph Lauren a construit pour cette photo est désormais capturé dans un preset réutilisable.

L'entrée flat-lay et le résultat généré :

Input

Generated

Instruction: Preset extracted from reference photo — casual sportswear lifestyle, outdoor setting, hard natural sunlight

L'ensemble du processus a pris moins d'une minute : télécharger la référence, confirmer l'extraction (1 crédit), vérifier le preset et générer.

Passez à l'onglet JSON à tout moment pour voir ou modifier l'extraction brute. C'est particulièrement utile si vous souhaitez copier le preset et créer des variantes.

Bonus — utilisez l'image de référence comme entrée

Voici une astuce qui va encore plus loin : vous pouvez fournir l'image de référence elle-même comme asset d'entrée aux côtés de votre produit. L'IA utilise à la fois le preset extrait et la référence visuelle pour produire un résultat encore plus proche de l'original.

Nous avons relancé le même job — même preset, même t-shirt, même identité — mais cette fois nous avons ajouté la photo de référence streetwear comme deuxième entrée :

Inputs

Generated (with reference)

Instruction: Preset extracted from reference + reference image as input

Le résultat capture des détails plus fins de la référence — indices stylistiques, composition spatiale et atmosphère — que le texte du preset seul ne peut pas pleinement saisir. Considérez-le comme donner à l'IA à la fois la recette (le preset) et une photo du plat terminé (la référence).

Côte à côte — référence vs. preset seul vs. preset + référence :

Cas d'utilisation

• Reproduire le style d'un concurrent — vous admirez une photo produit sur Ralph Lauren, ASOS ou Zalando ? Extrayez le preset et appliquez-le à vos propres produits
• Standardiser à partir d'un shooting de référence — utilisez votre meilleure photo existante comme modèle pour tous vos futurs résultats
• Itération rapide — essayez différentes images de référence pour explorer rapidement des directions visuelles avant de vous engager dans un lot complet
• Intégrer de nouveaux membres d'équipe — au lieu d'expliquer le style de votre marque en mots, montrez-leur simplement une image de référence

« La cohérence visuelle est le principal moteur de la confiance envers une marque dans l'e-commerce. Quand chaque image produit donne l'impression d'appartenir au même shooting, les taux de conversion suivent. »

— Elena Marchetti, Directrice de la Production Visuelle dans un grand retailer de mode européen

Selon les recherches de Shopify, 75 % des acheteurs en ligne s'appuient sur les photos produit pour décider d'un achat potentiel, et une imagerie cohérente à travers un catalogue peut augmenter les taux de conversion jusqu'à 30 %. Des fonctionnalités comme Extract from Image permettent d'atteindre cette cohérence sans coordonner des shootings photo de plusieurs jours — un processus que McKinsey estime coûter aux marques de mode entre 500 et 1 000 $ par référence avec la photographie traditionnelle.

Essayez maintenant

Rendez-vous sur Presets → New Preset et cliquez sur From Image à l'étape Style & Settings. Choisissez n'importe quelle photo de mode — de votre propre catalogue, d'un concurrent ou d'un éditorial que vous admirez — et voyez ce que l'IA en extrait.

Vous utilisez déjà les presets ? Consultez notre guide Presets pour en savoir plus sur les catégories, les presets système et la création de vos propres briefs de shooting.

Sources :

1. Shopify. (2025). Product Photography Statistics: Why Visuals Drive E-Commerce Sales. shopify.com
2. McKinsey & Company. (2024). The State of Fashion: Technology Edition. mckinsey.com
3. Baymard Institute. (2025). Product Image UX: How Image Consistency Impacts Conversion. baymard.com