技術宅


喜歡網購的朋友都知道,在網上買衣服最困難的就是不能試穿,不知道大小、顏色以及樣式上身好不好看。經常興沖沖買了新衣服,收貨試穿后才發現衣服并不合身,只得又去退貨。雖然淘寶早在2012年的天貓就發布了在線購物體驗——虛擬試衣,但是這個服務并沒有在淘寶推廣開來,因為其虛擬技術仍不成熟。而近日京東和英特爾又聯合推出新的“虛擬試衣”服務,號稱可以讓用戶真正感受到衣服穿在身上的感覺。那么什么是虛擬試衣服務,它和之前天貓推出的服務又有什么不同?
掀起它的蓋頭來 ?了解虛擬試衣服務
虛擬試衣就是通過虛擬的技術手段,實現用戶不用脫去身上的衣服即可“穿”上虛擬衣服。
之前淘寶推出的“虛擬試衣”服務,用戶想要購買指定的某件衣服時,只要預先選擇模特,然后點擊選擇的衣服,這樣衣服就會自動“穿”到模特身上,我們通過觀察模特衣服來判斷是否適合自己。這種技術的優點是操作簡單、投資小,但是缺點也顯而易見,因為衣服是穿在模特身上而不是自己身上,我們依然沒有實際試穿的感覺(圖1)。
現在一些虛擬試衣通過增加用戶照片(然后合成到模特身上),開放用戶自定義身材尺寸來讓用戶有更佳的體驗,但是這種技術合成、硬套衣服的方法并沒有多大的提升效果。為了能夠讓用戶有真正的穿衣體驗,日前京東聯合英特爾推出一種新的虛擬試衣服務,它的核心是英特爾自研的實感技術(RealSense技術),這樣結合京東APP就可以帶來更為真實的虛擬試衣體驗。
更進一步 ?認識英特爾和京東的新試衣服務
這次京東和英特爾聯合推出新的“虛擬試衣”服務,號稱可以讓用戶有更真實的體驗。那么這項新的技術是怎么實現提升用戶體驗的呢?
首先我們來了解一下英特爾的實感技術,實感技術實際上是一種體感技術,用過或者見過Kinect、Leap Motion設備的朋友都知道,借助這類設備,我們只要在設備自帶的攝像頭前做出各種動作,體感系統就會做出相應的交互反應。實感技術這次在虛擬試衣上的應用則主要是其3D掃描能力。實感技術的3D攝像頭可以對物體實現三維掃描,也就是說用戶只要站在這個3D攝像頭前,它就會自動對我們進行全身掃描,這樣在系統后臺就會自動生成用戶的三維立體模型,包括你的身高、三圍、雙肩寬度等詳細而又真實的三維信息(圖2)。
這樣試衣系統通過后臺對用戶三維信息合成后,在系統里就保存了每個用戶詳細的生理體征信息。接下來京東開發的APP(可以在手機或者平板上安裝)將獲取到這些信息,并將用戶信息和商城服裝數據進行比對(服裝數據信息則由各自的廠商提供)。比如28號褲子適合臀圍2尺8的用戶,那么如果某用戶掃描到的臀圍信息和上面的相符,京東就會在服裝數據庫中將符合要求(28號)的褲子推薦給用戶,從而確保用戶購買到的是最合身的褲子。當然用戶還可以預先選擇衣服的顏色、款式、喜好等信息(圖3)。
為了讓用戶有更真實的試衣體驗,京東還要預先為每件衣服建立3D模型(3D建模同樣通過實感技術的3D攝像頭來完成)。這樣當用戶選中合身的褲子后,京東APP就會將后臺生成的三維用戶和選中衣服的三維模型進行合成,雖然還是虛擬人物在穿衣,但是實際效果卻是和用戶實際試穿是一樣的(因為虛擬人物是通過3D掃描獲取,它的實際體征信息和用戶是一致的),從而讓我們獲得極度真實的試穿體驗(圖4)。
從上面的介紹可以看出,這次京東和英特爾聯合推出新的“虛擬試衣”服務和之前的淘寶服務有明顯不同。首先它借助的不是模特信息,而是通過三維掃描獲取用戶的真實信息。它可以將用戶的真實信息和商城數據庫進行精準匹配,而不是通過用戶輸入大概數據進行模糊推薦。其次它不是對用戶照片進行簡單合成,而是通過掃描到的三維數據和衣服三維模型進行合成,可以讓用戶獲得最真實的試穿體驗,這絕對是虛擬穿衣史上的一個重大突破!
不僅僅是合身 ?虛擬試衣帶來更多體驗
顯然虛擬試衣的服務可以解決我們傳統的網上購物無法試穿的麻煩,可以讓我們買到更為合身的衣服,不過虛擬試衣服務的出現并不僅僅是這些。
1.可以獲得更多的貼心服務
對于很多朋友來說,除了衣服合身之外,如何進行衣褲顏色、款式的搭配,這也是買衣服經常需要考慮的問題。但是很多朋友卻不知道該怎么進行選擇,虛擬試衣可以讓選購的衣服非常得體地“貼”在我們的身上,未來網購平臺可以提供審美師或品牌造型師服務,這樣大家就可以購買到合身又好看的衣服了。當然,虛擬試衣還可以擴展到衣服飾件、絲巾、鞋帽搭配等服務,讓大家享受到和穿著相關的更多服務。
2.可以擴展到更多的購物體驗
除了購買衣服,我們還經常購買其他各類商品。虛擬試衣服務可以擴展衣服之外的商品,比如對于購買平板外置鍵盤的用戶,可以通過掃描你的手掌的三維信息,然后將你的手指置于鍵盤上,查看鍵盤大小是否和你的手指匹配,確保買到的是最適合自己使用的鍵盤。
不過要引起大家注意的是,虛擬試衣在給我們帶來便利的同時,服務商如何保證用戶隱私信息也值得我們關注。因為虛擬試衣會掃描大家的私密信息(如三圍、身高等)并上傳到網站后臺處理,如何確保這些信息不外泄不被濫用,這是服務商和用戶都需要面對的問題。