不管每年雙十一、雙十二的交易額如何如火如荼，只要是涉及到網(wǎng)上購買服裝，都免不了因為尺碼不符或?qū)嶋H上身效果不佳而退貨。

如果可以網(wǎng)上試衣就好了，既能提高用戶的購物滿意度，又能降低退貨率。

小米 12月14日獲得“虛擬試穿的方法及裝置”專利授權，企查查專利摘要顯示，該公開技術方案可以將虛擬服飾精準地疊加到人體圖像上。

虛擬試衣簡介

虛擬試衣不能算是個新興概念，起碼2012年天貓在年度慶典時就曾經(jīng)嘗試過類似概念。

服裝業(yè)以及電商很早就著手研發(fā)AR技術在試衣方面的應用并期望獲得更好的附加值。

虛擬試衣通常有兩種方式，虛擬試衣拍照系統(tǒng)和3D建模智能試衣鏡。

虛擬試衣拍照系統(tǒng)通過選擇性別、年齡、上傳照片搭建虛擬人像，有些App還新增了更換發(fā)型和合影功能，可以根據(jù)個人喜好進一步挑選發(fā)型、膚色以及妝容，之后就可以挑選素材庫里的衣物進行搭配組合了。

最后通過照片的合成，完成衣物疊加在虛擬人像上模擬實際穿著的效果，完成試衣體驗。

這種跟曾經(jīng)天貓和淘寶推出的虛擬試衣功能很像，頭像和衣物的合成更類似于像QQ秀這樣的換裝游戲。

3D建模虛擬試衣則需要站在專門的智能試衣鏡前，智能鏡就能通過AI人臉識別和身材識別在鏡中生成一個虛擬的用戶形象，在采集數(shù)據(jù)的過程中，用戶也可以手動輸入關鍵身材數(shù)據(jù)，達到更精細的人物創(chuàng)建。

智能試衣鏡內(nèi)存儲有經(jīng)過3D掃描的衣物素材，由3D建模進入素材庫的服飾素材在虛擬人物穿著上身時較為自然，可以把衣物的曲線和褶皺都能展現(xiàn)出來。

用戶可以通過選擇不同的服飾素材進行服裝搭配選擇，還可以通過相片保存和一鍵分享功能分享給好友或家人。

優(yōu)缺點

虛擬試衣能夠節(jié)省消費者排隊換裝的時間、優(yōu)化購物體驗，而試穿數(shù)據(jù)也有助于更好的理解客戶需求。

智能試衣鏡幾秒內(nèi)就能通過傳感器生成用戶的虛擬形象，兩三分鐘就能讓人完成一百多套當季新款服飾的試穿體驗，這是以往抱一堆衣物在狹窄的試衣間內(nèi)完成繁瑣的脫換試穿所無法想象的。

通過圖像視覺技術和海量時尚數(shù)據(jù)的構建，虛擬試衣系統(tǒng)不但可以完成毫秒級別的復雜場景中多姿態(tài)服飾的精準檢測，還可以根據(jù)人體數(shù)據(jù)模型給出推薦和搭配意見，讓用戶可以更高效地瀏覽并試穿適合自己的店內(nèi)商品，進一步提升轉(zhuǎn)化率和坪效。

同時還兼具店外廣告的功效，換裝的效果可以吸引用戶駐足停留體驗，甚至轉(zhuǎn)化創(chuàng)造新的購買機會。

據(jù)使用過虛擬換衣的商家提供的數(shù)據(jù)可知，虛擬換衣幫助用戶平均換衣50件以上，連單率為3．6件，相對于25％的淘寶平均退貨率，使用虛擬試衣后退貨率降到了16％。

通俗點說虛擬換衣就是想通過對用戶瀏覽和試穿效率的提升，達到試的越多，買的越多的目的。

從缺點上來看，虛擬人物難以完全地還原出真人的身姿體態(tài)，與實時人物形象的貼合度不夠，同時衣物實際上身時的色差、懸垂效果不到位也會影響用戶的體驗，容易導致用戶的代入感差，當然這點可以在今后的技術升級中獲得逐步的完善。

另外衣物服飾3D建模的成本較大，服裝店每季甚至每月的上新都很頻繁，普通店鋪對衣物在虛擬試衣設備中的上新成本會有較大負擔，這個問題也限制了行業(yè)整體的發(fā)展。

在個人隱私意識越來越強的當下，有些用戶對3D建模所采集的個人體型數(shù)據(jù)比較敏感，顧慮重重，一些用戶抱著沒必要泄露個人隱私的想法還是選擇了在實體商場試衣間門口排隊。

最后最為關鍵的是衣服的材料質(zhì)感，上身的舒適程度是無法通過虛擬試衣獲得的，這一點就目前而言幾乎無解。

所以仍有較多的消費者會選擇去線下門店試好心儀的衣物款式和尺寸，然后回到線上品牌旗艦店領好折扣券下單。

以目前的技術來看通過虛擬試衣來替代線下試衣間還是不切實際的，但如今疫情的反復可能會給虛擬試衣產(chǎn)業(yè)帶來不錯的機遇，對于一些因為地區(qū)安全無法實現(xiàn)線下購物的消費者來說，通過三維數(shù)字掃描在家試衣不失為一種更安全的替代方案。

同樣，通過虛擬試衣讓用戶獲得更豐富的購買體驗也許是線下門店的另一條突圍思路。

圖源：企查查官網(wǎng)、AIFashion官網(wǎng)、每日換新App、B站＠Style3D、Google