衣服在网页里转身，他把六秒AI视频拆成30帧

服装网站上的衣服挂在横向衣架上，鼠标移上去，相邻衣服滑开，选中的那件转90度正对你，移开再转回去。Amir Mušić把这个交互做成了网页，代码和教程放在GitHub。视频里是萨拉热窝品牌Molimao的八件衣服，页面底部写着“From Sarajevo, with love.”

作者说这个想法在社交平台累计超过100万浏览。项目本身更有意思的地方，是实现路径。

为什么不用3D

作者考虑过3D，但整本目录的服装建模、材质、渲染是另一条生产线。简化过的渲染还会改变产品样子，布料、版型和印花都可能失真。他选了照片加视频抽帧：先拿目录图生成两个锚点，正面和严格侧面，再用LTX-2.5 Pro生成6秒、1080p、50fps的旋转视频，抽30帧左右，抠掉绿幕，对齐悬挂点，打包成WebP图集。网页按时间轴选帧，不直接播放视频。

第一版原型把衣服做成了插图，旁边放一个很大的产品名。作者回到参考概念，明确要求选择衣服必须发生在共享衣架上。于是有了运动约束：静止时严格侧对镜头，悬停时衣服和木衣架一起转90度，邻居滑开但不调暗，离开时反向转回，点击进入产品视图。

图像生成这一步，作者用Codex内置的图像工具，文章里称为GPT Images 2。先根据目录正面图生成穿在木衣架上的正面锚点，再从这张已接受的图生成严格侧面。绿幕是为了方便抠图，但绿色衣服要单独处理，否则会把布料一起抠掉。

视频生成通过LTX API接进Codex工作流。本地脚本发两张图和运动提示词，保存任务ID，检查完成，下载视频。网站本身不调用模型。素材请求是6秒、1080p、50fps、无音轨，约束是一个平滑的四分之一转，固定相机和一致光照。生成长度和交互时长是两回事，UI不会让人等6秒。

六秒素材要压到几百毫秒

悬停有80ms意图延迟，转到正面360ms，返回280ms。第一版加速后动作突兀，作者调了加速、刹车和方向切换，最后把运动曲线首尾30%软化，总时长不变。邻居也做平滑加速，但不调暗。调暗之后场景不像实物，这个效果被删掉。

视频在原速下看着没问题，加速后可能出问题。侧向漂移、摇晃、褶皱变化在悬停速度下更明显。Cupid T恤和紫色M Bird T恤在加速后能看到晃动。处理办法是重生成，或者从新素材里截取干净区间。Cupid用了新素材2.8到4.5秒的正向转身。Forora用了额外旋转发生前的早期区间。判定标准是交互全程产品稳定、可识别。缓动只能改变帧出现的时间，修不了已经录进帧里的印刷变形和摆动。

手机和加载

桌面靠hover，手机要区分浏览和选择。滑动切换选中，停稳后中间衣服转身，点击进入产品视图。反向滑动要保持连续，完成滑动不能顺带打开产品。

加载问题在扩到10件商品后出现。10Mbps网络下，侧面静帧先出现，动画没准备好，界面看起来可用，但hover约5秒没反应。作者加了真实进度加载页，压缩动画图集并打包下载。本地测试里，10件商品可交互时间从7.56秒降到4.67秒，下载从7.80MB降到4.49MB。两件T恤的starter下载约0.84MB动画图，展开成像素约41MB，浏览器内存也要算进去。

开源starter

仓库包含两件原创T恤示例、提示词和agent工作流。把GitHub链接丢给Codex或Claude Code，按AGENTS.md和START-HERE.md走，先跑本地示例，再替换成自己的产品。四段完成的视频素材总共花3.51美元，含被拒绝的版本，价格是实验记录。

作者提醒，AI可能改变褶皱、阴影和印花细节。上线前要在真机和目标网络下看。销售和转化效果在这个实验里没有测量。

评论区有人建议把同样的交互逻辑搬到唱片店、书店、画廊。横向浏览，悬停或滑动选中，选中后转正或展开。作者没有给承诺。这个项目最值得看的也不是“AI生成视频”本身，而是把生成物当素材，再按UI的节奏拆帧、控速、容错。