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文章摘要:sun116.com,不我叫吴姗姗好在第二次度过神劫 珠联璧合距离还要远啊。

即便是拥有 “九头身” 的名模,也难免在买衣服的时候入错坑。关于穿衣打扮,没有人不挑剔。至于如何找到材质、大小、设计都合适的衣服,大家公认为的稳妥方法应该是 “上身试”。

然而,在网购 “淘宝” 时代,消费者无法直接试穿衣服。尽管大部分商家承诺 7 天无理由退换,以保证消费者有足够的时间对这些 “海选” 产品进行 “复试”(即试穿)。但不得不承认的是,事实上,线上商家的退换货率居高不下,而漫长的退换货周期和手续对于买家来说也是降低了体验值。此外,在以 “体验为王” 的线下实体店,许多消费者的体验舒适度也并没有改善。许多门店拥挤的试衣间和大排长龙的试衣顾客,让人颇感无奈。

如何在改善线上线下消费者试衣体验,帮助大家更快更准的找到适合的衣服?

一家来自印度的创业公司 Try&Buy 推出了基于 AI 技术的虚拟试衣间。Try&Buy 运用计算机视觉技术帮助线上零售商建立虚拟试衣间。用户只需上传自拍照片,就可迅速生成线上模拟身体模型,获得与在实体店一致的试衣体验,从而减少退货换货流程,提高卖家的销售业绩。

当然,虚拟试衣间并不是才出现的 “新物种”。2014 年,微软就应用 Kinect 3D 感应技术,推出虚拟试身镜。该试衣镜设有 6 英尺 6 英寸屏幕,镜头可拍下顾客身躯的 3D 立体影像,再显示在屏幕上,然后电脑会挑选一系列服装及饰物供顾客选择,顾客只要轻轻挥手,便可选择 “试穿” 哪件衣服,试穿画面更可即时放上网。后来,电商巨头亚马逊也推出了虚拟镜子系统。据其专利文件介绍,其应用了混合现实技术,和现实的平面镜子通过反射光线来映射物体不同,虚拟镜子的镜面背后是一块投影出来的银幕,试镜者之所以感觉是在照镜子而不是录像重放,是因为从摄像机拍摄人物到呈现在银幕这一过程非常短,让人误以为是在照镜子。

“微软的技术,不实时,价格贵。亚马逊的解决方案需要到实验室里面给身体拍照,再进行分析,所以在应用场景上有局限。”Try&Buy 的创始人兼 CEO Nitin Vats 认为关于虚拟试衣间的体验还有更多需要优化的空间。

作为计算机科学家,微软的比尔盖茨核心研究团队的前研究员,Nitin 负责为软件提供最佳的计算机安全性。他发明了更安全的 NNRU 系统,并成功破解了著名的法国安全系统 NTRU。为了向时尚电子商务提供接近现实的购物体验,Nitin 开发了相关技术,获得了美国专利并推出了 Try&Buy。“通过我们的应用,顾客在手机上拍个照片,然后把身高、体重等一起输入到系统中,系统则会自动生成一个 3D 的人体形象,而且也可以做成视频。”Nitin 介绍道。

据 Nitin 解释,Try&Buy 应用的体验优势主要表现在两方面。一是 3D 人体形象的建立非常灵活。据悉,用户只需要给系统一张照片和体重、身高数据。首先,系统会根据用户的脖子和肩膀比例、距离来判断是什么样的身材。

“很多人购买的时候,可能并不想要放太多的信息上去,仅仅会提供简单的图片。”Nitin 说。此外,他透露,关于身型判断,Try&Buy 系统背后的数据库分析了 2000 多种体型,并且运用人工智能做了一个模型,可以比较准确地分析出用户的身型。当然,如果用户觉得系统建立的身体模型不是很满意,还可以自己在臀围、腰围等方面进行调整。

除了人形虚拟模型的构建,Try&Buy 在衣服与虚拟人模型的结合方面也充分考虑到了实用性。Nitin 介绍道,首先,衣服的材质可以虚拟试穿中体现,例如透明材质。另外,有些人喜欢穿宽松的,有些人喜欢穿紧一点的,用户也可以直观地了解衣服在不同状态下的呈现效果。“用户能够更加精准地挑到自己喜欢的产品,这样退货率也会降低。”Nitin 说:“很多竞争者需要身体的整个形状才能够构建 3D 的人形形象,但我们只需要把衣服和用户照片加在一起就可以得到 3D 效果。”

据悉,Try&Buy 主要有三种商业模式:一是和线上的品牌,如电商平台在合作;二是直接和品牌合作;三个就是通过和线下的实体店合作。目前该公司已经和 200 多个品牌合作,如和印度沃尔玛的线上店和线下店都在合作。“我们还有个计划是:推出一个人工智能时尚顾问。它会根据你以前的试穿记录和喜好推荐一些你可能感兴趣的搭配。”Nitin 说。

Try&Buy 已经完成了种子轮融资。

题图来源:pixabay