当虚拟人AYAYI穿着拉夫劳伦（Ralph Lauren）的小熊T恤，坐在咖啡店里悠闲地享受下午茶的时候，她没忘记在这次的商务推广图片中配入一个生活化的故事：

熊店长说：“这么好的天气却没人聊天，这真是件孤独的事。”

所以我穿上印着熊店长的衣服到店里陪他庆祝气温转暖，衣服轻盈又合身，穿上它们像把春天披在了肩上。

他不再孤独了，我们在这里相见，温暖又舒服。

有了美貌加持，带货似乎水到渠成，评论里的网友对衣服也不忘发出各色赞美：

“这个穿搭我好喜欢。”

“今日穿搭很时尚，T恤也好可爱。”

“这件衣服好喜欢，不知道可不可以线上购买...”

“熊熊衣服真是太可爱了，我也要去买一件来穿！”

虚拟网红们当服装模特早已不是什么新鲜事。时尚大牌们固然请得起顶流的虚拟网红，但对于中小型时尚行业服装网店商家们来说，由于拍摄成本过高，加上短期内模特供不应求，如果营销成本有限，找到合适的模特仍旧是一大难点。

好在科技创新一直是时尚行业引领潮流的助攻，随着科技创新的不断加速，时尚企业不仅可以快速升级自身品牌的多元营销化，也可以更高效地为消费者服务，加固自身品牌影响力。

数字多元化时代，企业需要有随时转型的准备。新技术如同前往时尚潮流码头的路标，只有拥抱技术，才能为企业保驾护航，在时尚赛道里一路顺风。

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虚拟试衣的出现

谁没有几件网购失败的衣服？

看到屏幕里的俊男靓女穿着时髦，有时就会自动忽略了自己身材的短板，冲动下单消费。每一件衣服除了外观色差，实物的手感如何？整体的质量好坏这全要看运气。当然可以偷懒，简单粗暴地为大品牌支付溢价，但先行者们却在思考如何让看得见摸不着的商品，打破网络与现实的结界？

好在虚拟试衣已经离我们越来越近了。

虚拟试衣是一种能够使用户无需实际脱衣更换衣物，便可实现实时选装、换装和查看试衣效果的技术。

虚拟试衣系统是基于用户身体的三维数据，运用计算机图形学原理建立用户自己的三维人体模型，同时大量的服装效果图存储在计算机中，用户可以选择自己喜欢的服装，将选择的服装“穿”到自己的三维人体模型上，最终得到用户三维人体着装的立体效果图。

虚拟试衣系统的技术构成一般包括三维人体测量、人体建模、服装建模、面料仿真和虚拟试穿等技术。

它提供了一种全新的线上线下试衣体验，线上试衣系统借助APP实现，线下虚拟试衣依靠AR“神奇镜子”实现。

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虚拟试衣的好处

1.增强了用户的购物体验，还可以提高购物效率

对服装消费者而言，它不但让消费者用最短的时间快速浏览不同款式的服装以及观察试穿效果，摆脱了穿脱试衣的耗时性、复杂性等不足，增强了用户的购物体验，而且还可以提高购物效率。

2.减少退货率，降低物流费用与成本

对服装销售商而言，虚拟试衣系统可以帮助解决因服装合体度不够或上身效果不佳等造成的退货率高的问题，能提升商户的品牌知名度与交易额，并降低物流费用与线下店铺的人工成本。

3.改进生产计划，提升销售利润

线下虚拟试衣间还能够帮助商户快速吸引商场内的客流到店，并进行目的性地广告投放，商户可通过采取互动模式收集顾客反馈，获得大量关于用户体型、穿衣风格偏好和服装宽松度喜好等方面的数据，帮助生产商改进其生产计划，提升销售利润。

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虚拟试衣的技术实现方法

（1）人模与服装的二维建模

第1类是抠取用户提供的头部二维图像，将其直接接于已有的虚拟二维身体模型上，运用ps技术通过拉伸或缩小调整该模型的身高、体宽等维度数据使其成为一个整体。

第2类是直接通过摄像头获取用户头部、身体等二维图像数据，并将二维服装模型ps到用户的图像上。

第3类是仅保留用户头部二维图像，不断变换选取资源库内的二维身体与服装组合模型。

（2）直接拍摄或者输入数据

通过拍摄用户头部照片获取五官数据，建立头部三维模型;并通过输入用户的身高、体重、体型类别、腰围、臀围等数据建立用户人体模型。该方法建立的人体模型形象较为自然，无违和感，且身体维度较多，可较为真实地呈现试衣效果。

（3）完全3D化构建人体模型与服装

3D化人体模型与服装，可实现360°试衣效果展示，且试衣效果更具真实感，但受目前技术的局限，其试衣效果与真人试衣效果仍存在一定的差别。

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虚拟试衣，落地如何从简？

沃尔玛最近就明确地想把虚拟试衣这个技术落地。很快，在其线上网站和移动应用端，就会在挑选服装的页面，添加一项“选择我的模特”（Choose My Model）试穿功能按键。

简而言之，用户先在模特库中50个不同的模特中进行选择，找到一个最能反映自己肤色、身高和体形的模特，然后将看中的衣服对应到模特身上，以更好地了解衣服穿在类似自己身上的效果。

今年沃尔玛还会进一步扩大虚拟模特规模，再推出70个模特，同时在尺寸、肤色甚至头发颜色方面提供更多种类的选择。

这项技术的应用，离不开神经网络提供支持。其原理是先分析服装的目录图像，再利用计算机视觉算法在沃尔玛模型图像的不同集合中创建一个穿着图像。具体的技术支持来自于去年沃尔玛收购的初创公司Zeekit。这家位于以色列特拉维夫的女性创业公司，给沃尔玛带来了实时图像技术、计算机视觉、深度学习和AI人工智能方面的专业知识，用于沃尔玛集团时尚业务及其他部分业务，以改善客户购物体验，使网上购物更具有社交性。

同样是网络零售巨头的亚马逊也曾在2020年就开发了一种名为Outfit-VITON的基于图像的虚拟试穿系统，意在帮助消费者可视化参考照片中服装在人身上的效果。不过截至目前，这一技术还没有投入使用。因此，亚马逊只能退而求其次，尝试让更多的用户选择先试穿衣服，如果喜欢就留下再付费，不喜欢就退回。

服装市场竞争压力越来越大的当下，如何突出差异性和赢得更多用户的好感，将是企业走得更远的关键。

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虚拟试衣的技术难点

1.人体数据存储问题

企业会保存所有客户的人体数据，以便再次使用该数据，但随着人体数据的增多，企业计算机配置与内存也需要不断升级。

2.人体数据测量方法的智能化问题

大部分消费者愿意尝试三维虚拟试衣技术进行网购，但也会因无法试穿实物、无法判断尺码是否合适而放弃购买，人体数据测量的智能化还有待发展。

3.人体建模3D化问题

目前应用较为广泛的3D人体建模方法为直接创建法和模型重建法。直接创建法需要专业人员通过3Dmax等人体建模软件进行专业操作，专业性依赖较强;模型重建法需要运用复杂算法对基础三维虚拟人体模型进行简单线性缩放，仿真性较差且人体曲线比例可能会失衡。

4.三维虚拟面料的仿真效果问题

面料仿真的几何仿真法应用较广泛，但质感和悬垂性等均与实物有差异，难以达到真实的效果。物理建模法可以模拟面料的动态效果，但算法复杂且计算量较大，有限元编程控制较为困难，难以仿真出面料的全部形变。

5.虚拟缝合的智能化问题

大多数软件虚拟缝合中的缝合信息设定较模糊，需要手动确认缝合信息，用户交互程度高，自动化程度偏低。虚拟缝合技术还有待智能化发展。

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虚拟试衣真的鸡肋？

现实中，虚拟试衣带来的新鲜感吸引了不少人“尝鲜”，但由于虚拟人物形象难以完全还原出真人的身材、体态，也无法还原出衣物不同尺寸的上身效果，因此这类功能变成了“QQ秀”的换装游戏，实用性差，成了昙花一现的产物。

不过，也有消费者认为虚拟试衣解决了穿搭难题。它可以方便地将不同衣物搭配在一起，显现穿搭效果，这比真人海量的试衣、挑选要便捷得多。更何况，借助智能系统和大数据计算，可以掌握消费者的穿衣喜好，进行智能搭配推荐。

由于受到新冠疫情的影响，很多线下零售店客流量锐减，尤其是服装领域的商家受到影响更为突出，海外许多零售商家积极转型自救，虚拟试衣间就是他们尝试的新工具。

美国调查机构Grand View Research研究预测，到2028年，全球虚拟试衣间市场规模将达到154.3亿美元，折合超过1000亿元人民币，意味该市场在2021年至2028年的复合增长率为25.2%。而借助先进的3D技术来模拟面对面购买行为将推动市场发展，此外，诸如增强现实（AR）、人工智能（AI）之类的数字技术的介入将为虚拟试衣间创造巨大机会。

最后

作为用户，如果能让网上购物变得更有趣，新技术一试又何妨；作为商家，提高效率、降低营销成本任何时候都是当务之急，他们是敞开怀抱欢迎更多的技术控们出现。如今全息投影技术、VR技术、虚拟模特、深度学习算法等新兴科技不断挑战着传统的时尚发布形式，越来越多的参与到后疫情时代的网购大浪潮中。

互联网充满了想象的空间，创新技术不是凭空而来，但只要找准了商业方向，相信市场前景也定是旷阔无限。

本文来源：硅兔赛跑，北青网，大眼鹿