不溫不火的虛擬試衣技術，找到突破口就能“燎原”？

最極客 東方亦落

虛擬試衣雖好但未能普及，技術與成本是難題

實際上，虛擬試衣這項技術早已出現。2011年，京東和英特爾達成了戰略合作，應用了微軟KINECT的虛擬試衣鏡在當年英特爾的數字標牌年會上亮相；2012年，天貓在新LOGO發布的年度慶典上推出了“虛擬試衣”功能；2014年，優衣庫虛擬試衣間出現，采用4D技術，用戶可以根據身體的數據自行調節，讓虛擬形象更加貼合現實身材；2015年，淘寶上線虛擬試衣功能，將用戶想要購買的衣服制成360°可旋轉的3D模型，充分向用戶展示衣物的細節；2018年，亞馬遜獲得了一項虛擬試衣的專利，通過顯示屏、投影儀、攝像頭和鏡子，將用戶的真實形象與虛擬形象結合，用戶可以根據試衣結果決定是否購買。

可以看到最近幾年，虛擬試衣在線上線下均有嘗試的痕跡。從理論上來講，這個行業相當有前景。

在線上，用戶購買衣物的時候多數只能憑數據和直覺，而不能親自試穿。服裝這種商品屬于非標準品，甚至是極具個性的。盡管網店中會有模特展示，現在新興的直播購物中也有詳細的介紹。但對于衣物，用戶最希望看到的是“這件衣服穿在我身上的效果”，而不是那些擁有“標準身材”的模特身上的效果。消費者無法在當時確認，之后退還貨物的概率也會變得比線下實體店高得多，這對于用戶體驗是一種損害，也讓商家多了不少麻煩。

在線下，消費者雖然可以試穿，但依然存在痛點。例如在一些客流量很大的商場或專賣店，試衣間往往爆滿，用戶時常需要等待。試衣的過程非常麻煩，尤其是在冬天，本身衣物就多，一件件脫下再穿上體驗很不好。消費者不停地試穿衣服很可能沾上汗液、口紅或者造成損壞，這也是商家不樂意見到的。

這些痛點都是實際存在且迫切需要解決的，按理說能夠解決這些痛點的虛擬試衣應當火爆，但實際上并非如此。

就當前已有的虛擬試衣設備成品而言，試穿效果并不逼真，既不能真實地建造貼近用戶的虛擬形象，也沒能真實地展現衣物的物理材質和特性。

在用戶形象方面，僅通過建模和數據的添加無法真實地展現用戶身材。在現實中，哪怕是身高體重相同的人，在肩、胸和腰等細節方面都會有極大的不同，這對衣物的上身效果有著很大的影響。而且如果是在線上購買，形體數據無法共享的話，那么用戶可能需要在多個支持建模的平臺中重復存儲數據，會在無形中降低購物體驗。

在衣物面料和材質方面，虛擬試衣無法展現效果，像淘寶上那種通過無限放大圖片來觀看服裝細節的做法，雖然也滿足了部分的視覺需求，但還遠遠不夠。在選購衣物之時，面料的質感、色差、懸垂效果都是頗為重要的參考因素。如果只是虛擬試衣，這些都是感受不到的，所以即使線下有虛擬試衣設備，很多用戶還是寧愿排隊等試衣間。

成本方面，處理一套虛擬衣物需要幾千元到上萬元不等，而且引進設備的價格也不便宜。這樣的成本恐怕只有奢侈品專賣店才負擔得起。如果是普通的店鋪，設備使用率高，衣物上新頻率快，虛擬試衣設備中衣物的更新很難跟上，如何維護是個大問題。比起這個成本，用戶在衣服上不小心蹭上口紅或者損壞衣物的成本似乎沒那么高了。

以上種種阻礙使得虛擬試衣聽來美好，卻不溫不火遲遲未能“燎原”。如若想撕開突破口，還要靠不斷發展的先進技術，在數據、建模、面料和服務等方面撕開突破口。

想要撕開“突破口”？技術才是硬道理

想要虛擬試衣成“燎原”之勢，先要解決用戶代入感不強的痛點：既要保證真實，還要滿足美觀和個性化等方面的需求?，F在的3D與4D建模、計算機視覺以及圖形學等技術都可以加以綜合性的應用。如今對衣物的拍攝有一套標準化流程，一套衣服幾分鐘就能拍完，之后通過算法對其進行建模。

形象方面的建模，可以結合收集到的用戶數據，再加上用戶的自主調整。當然，有相當一部分用戶對自己的身體數據并不清楚，這可以通過身材標簽加以解決。虛擬試穿公司“好買衣”推出了一項服務，用戶只需輸入基礎數據，結合“大腿粗細程度”和“是否有肚腩”這樣的標簽，更加精準地生成虛擬身材。

除了身材，面部信息是否真實對于試衣效果也有至關重要的作用。想要滿足這一點，可以通過面部識別等AI技術對用戶面部進行捕捉，例如虛擬試衣公司“衣脈”可以在短時間內識別并還原，打造出用戶專屬的3D五官模型。

解決了用戶自身的虛擬形象問題，虛擬衣物的材質、面料也最好接近真實。專注于虛擬面料的初創公司“心咚HeartDub”通過AI物理引擎，對衣物面料進行高精度數字化還原，可以讓虛擬衣物的紋理、花型和顏色更逼真，并且有實體衣物上身的垂墜感。

可以說虛擬試衣目前面臨的問題，隨著技術的發展都能逐漸解決。而近年來不斷有平臺和資本進入這個行業進行探索和研究，說明即使是在虛擬試衣行業不太成熟的當下，仍然有很大的空間可以發掘，或者說這些從業者認準了這個行業未來定會成為趨勢。

可是他們憑什么如此篤定？因為虛擬試衣起到的作用不僅僅是滿足顧客需求，還能產生一系列“連鎖反應”。

虛擬試衣收集數據，背后有著深層意義

當用戶的瀏覽、試穿和購買等一系列行為通過數字化的形式被記錄下來之后，對于個性化定制和服裝設計等方面都有實際意義。

在成衣風行之前，裁縫一直很受歡迎。然而時至今日，只有西裝、襯衫以及少數高端女裝可以進行定制。在這個快節奏的時代中，“量體裁衣”已經成了小眾的行為，西裝和襯衫樣式單一，在服裝樣板的基礎上簡單設計即可。而女裝品類復雜，除非有足夠的成本，才可能實現定制。

不過，另一方面，現在的消費者越來越不將性價比作為購買衣物的重要因素，只要足夠個性，質量足夠高，那么多花錢也是可以的，尤其是在“個性”方面需求愈加強烈，這樣的需求可以通過個性化的設計和定制加以滿足。

在AI等先進技術的幫助下，這一點完全可以實現。通過收集到的信息構建虛擬模型與相貌特征，據此進行設計和打版，這個過程基本上通過算法就可完成，最大程度上降低了人工成本，有望實現規?；瘧?。此外，獲取數據對商家和平臺建立會員體系、進行精準營銷、形成完整的產業鏈都大有助益。

這樣一來能夠最大限度地滿足用戶盡可能多的需求，也讓商家多了盈利的渠道，還能推動虛擬試衣技術的進一步普及，這是商家樂于嘗試虛擬試衣的“功利性”動因，也恰恰是推動虛擬試衣技術發展最活躍的部分。

對線上的電商平臺而言，虛擬試衣可能會成為電商行業的轉折點。誰能真正掌握這個技術，誰就可能借此在競爭激烈的線上異軍突起。但是想要實現這一點，還要努力打造合理的購買閉環，并且完善虛擬試衣應用在移動端的使用模式等。

盡管當前的虛擬試衣應用和設備都不夠完善，但依然吸引了許多用戶和入局者。隨著技術的發展和行業的成熟，能夠找到使之“燎原”的突破口，虛擬試衣必然會成為一種趨勢。