Метод нанесения стоит выбирать не по популярности, а по сочетанию макета, материала, тиража и сценария использования. Ниже — ориентиры для первого выбора; финальную технологичность всегда проверяем на конкретном изделии.

Как работают основные технологии

DTF: гибкость для разных тиражей Изображение печатают на плёнке, переносят термопрессом и закрепляют на изделии. Метод подходит для сложных многоцветных макетов и не требует отдельной формы для каждого цвета.

DTG: мягкая печать прямо по ткани Принтер наносит краску непосредственно на подготовленный текстиль. Это уместный вариант для детальных иллюстраций на совместимых тканях, когда важна мягкость отпечатка.

Шелкография: стабильность в серии Краска проходит через отдельные трафареты для каждого цвета. Подготовка сложнее, зато повторяемый простой макет в среднем или большом тираже часто становится рациональнее.

Быстрое сравнение

КритерийDTFDTGШелкография
Лучший сценарийМалые и средние разнообразные тиражиДетальные принты на совместимой тканиСерийные заказы со стабильным макетом
ЦветаХорошо передаёт сложную палитруПодходит для фото и градиентовКаждый цвет требует отдельной подготовки
ОщущениеЗависит от площади переносаОбычно мягкоеЗависит от краски и количества слоёв

Как сузить выбор

  • Посчитайте реальный тираж одного макета, а не общее количество разных дизайнов.
  • Зафиксируйте состав ткани, цвет изделия и место нанесения.
  • Проверьте наличие мелкого текста, градиентов, фотографий или специальных цветов.
  • Определите приоритет: тактильность, быстрый старт, повторяемость или бюджет серии.

Рекомендации по задаче

Для тестовой партии мерча со сложной графикой часто начинают с DTF. Для детального принта на подходящем текстиле стоит рассмотреть DTG. Для регулярного крупного тиража с ограниченной палитрой — шелкографию. Итог зависит от образца изделия, макета и требований к эксплуатации.

Что подготовить для расчёта

Отправьте макет, количество, размерный ряд, цвет и состав изделия, зоны нанесения и желаемую дату готовности. Так менеджер сравнит технологии на одинаковых исходных данных.