Dimensioni al pixel per i marketplace
Imposta larghezza e altezza per istruzione in flat-to-model e ottieni output conformi alle specifiche di Amazon, Shopify, Zalando e ASOS, senza ritagli.

Ogni retailer fashion ha le sue linee guida per le immagini, e quasi nessuno accetta nient'altro. I listing prodotto Shopify girano a 2048×2048. Le immagini principali Amazon Fashion a 2000×2000. I master catalogo Zalando si attestano intorno a 1500×2000. Le piattaforme luxury come Farfetch tendono al verticale 2:3 o 3:4.
Dimensioni comuni per l'imagery on-model fashion (verifica sempre il portale seller del retailer — i requisiti esatti variano):
| Retailer | Dimensione comune | Rapporto d'aspetto |
|---|---|---|
| Shopify (prodotto DTC) | 2048×2048 | 1:1 |
| Amazon Fashion (principale) | 2000×2000 | 1:1 |
| Zalando (master catalogo) | 1500×2000 | 3:4 |
| ASOS (master PDP) | 1500×1900 | ~4:5 |
| Farfetch (PDP) | 1000×1500 | 2:3 |
Nessuna di queste taglie combacia in modo pulito con i nostri preset 1K / 2K / 4K incrociati con la lista standard di rapporti d'aspetto. Finora la routine era: generare il preset più vicino e poi ritagliare a mano. Macchinoso, e il file master non era mai esattamente quello che volevi.
Cosa cambia
Flat-to-model accetta ora l'opzione width × height per istruzione. Se impostati, sovrascrivono size e ar, e l'output viene consegnato esattamente a quelle dimensioni in pixel, senza ritagli post. Disponibile da Pro 1.
Nell'app, la sezione Output di ogni istruzione ha un nuovo selettore Dimensions: Preset (i menu Output Size e Aspect Ratio esistenti) oppure Custom (due campi numerici, Width e Height). Scegli quello che corrisponde al marketplace di destinazione e invia.
Lato API, sono due campi opzionali dentro options:
{
"identity_code": "default-pro-...",
"project_id": "proj_...",
"images": ["sweater-uuid", "chinos-uuid"],
"instructions": [
{
"prompt": "Editorial fashion catalog shot, neutral studio backdrop",
"pose": "standing three-quarter",
"options": {
"width": 2000,
"height": 2800,
"format": "jpg"
}
}
]
}I due asset di partenza
Si parte da una coppia di flat-lay e-commerce standard — un maglione girocollo blu navy piegato e un chino verde oliva appeso — entrambi su fondo chiaro, esattamente il tipo di master che ogni catalogo ha già a disposizione:
Una scena, tre dimensioni
Le stesse flat-lay, stessa modella e stesso preset, ottenute in tre specifiche diverse cambiando solo width e height (clicca un'immagine per zoomare):
Tre master nativi al costo di un singolo preset. Nessun ritaglio post, nessun ricampionamento: il file che scarichi è il file che carichi sul marketplace.
Vincoli da conoscere
- Range: 256-7000 pixel per lato, in multipli di 8.
- Rapporto d'aspetto: tra 1:4 e 4:1. Fuori da quella forbice la qualità dell'output inizia a degradare.
- Crediti: addebito al tier implicito —
max(W, H) ≤ 1024conta come 1K,≤ 2048come 2K, oltre come 4K. Quindi2000×2800è un job 2K;3000×4500passa a 4K. - Tier: Pro 1 e oltre (vedi prezzi). Account Free e Basic mantengono il flow Preset.
Il frontend valida ogni input in tempo reale (interi, nel range, multipli di 8, rapporto entro i limiti). Le stesse regole vengono applicate lato server.
Gli utenti Free e Basic possono comunque creare preset che includono Width e Height — le dimensioni restano dormienti finché l'account non passa a Pro. Niente da rieditare in seguito.
Leggi anche

La tua libreria di asset, ora più smart
Le parole chiave rilevate dall'AI alimentano la barra di ricerca per trovare ogni asset dal contenuto, e le styling notes restano salvate sull'asset.

Styling Notes per i capi flat-lay
Aggiungi styling notes alle foto flat-lay e controlla come l'AI indossa ogni capo: dentro i pantaloni, con risvolto, a strati o ricolorato.

Crea Preset IA da Qualsiasi Foto di Moda
Carica una foto di moda di riferimento e lascia che l'IA estragga posa, sfondo, illuminazione e impostazioni della fotocamera in un preset riutilizzabile — automatizza lo stile della tua fotografia di prodotto in pochi secondi.