淘宝虚拟试衣间怎么玩

网购与线下购物的最大差异，在于顾客体验度的不同。随着网购的普及，不少消费者开始反映衣物尺寸不合、版型不搭等问题。

针对这些痛点，很多企业纷纷探索虚拟试衣技术。早在2016年，市面上就已涌现出众多虚拟试衣应用，如一搭、cubic、穿衣助手等。这些基于二维照片的虚拟试衣服务并未受到消费者的广泛欢迎。

二维虚拟试衣，主要是通过用户照片和服装照片的合成，生成一张用户穿着服装的效果图。例如，“魔搭”应用，利用2D图片合成技术，配合天猫的大数据，用户可以在移动端看到海量的服装搭配。尽管该技术配合天猫大数据，提供快速复制搭配效果的能力，但由于模特都是真人照片，效果图上衣服材质、用户自身容貌和身材的差距，对于想要在线购衣的消费者来说，参考意义有限。这种只能看不敢买的体验，导致2D试装逐渐被市场淘汰。

相对于二维技术，3D虚拟试衣则更为精确。它根据用户的体型复制3D模型，并模拟不同材质衣服穿在身上的效果，为用户带来更直观的试衣体验。在线试衣过程中，用户只需填写性别、年龄，上传清晰的面部照片，即可通过数据搭建自己的3D影像，选择喜欢的发型、肤色、妆容和配饰，以及喜欢的穿搭风格。更先进的技术还允许用户调整身体数据，换场景，身体旋转等。

尽管3D虚拟试衣技术在理论上为消费者带来了更真实的试衣体验，但实际反馈并不理想。用户普遍反映身材比例不对、人脸不真实、肤色不均、衣服劣质等问题。这种看起来像3D模拟试衣的体验，其实并未达到增强购买信心、帮助消费者了解适合自己衣服的目的。

每年电商购物节，服装都是销量最大的品类之一。试衣始终是用户体验和商业链条的薄弱环节，也是淘宝、京东等电商们探索的重点。尽管有淘宝、得物等推出的虚拟试穿，但用户体验感并不强。标准的模特、看不见的细节、无法移动的身体，使得这些虚拟试穿更像是品牌与电商的噱头，而非真正的服务。

目前，全球各地的虚拟试衣创业公司都在努力探索，包括Fits.me、Metail、优衣库等公司。他们尝试了各种方法，如二维贴图搭配、三维虚拟试衣间、虚拟试衣镜等。这些技术仍面临技术停滞不前、业务扩展困难等问题。

我们期待的虚拟试衣技术，应该能够根据用户的身材比例及身体特征，与试穿的衣服进行智能匹配，让衣服自适应身材。用户应该能够直观地感受衣服的材质，看到服装在现实世界中的飘动效果。这需要成熟的3D数字人技术和精细的3D服装建模才能实现。

幸运的是，国内已有公司具备这些技术实力。如合肥翰飞科技，他们拥有完善的数字人技术体系及服装处理能力，正积极探索在线试衣板块，致力于提供与线下试衣相媲美的在线体验。