虛擬試衣“魔鏡”

李婷

好買衣想要成為智能穿搭顧問，給服裝行業(yè)帶來(lái)更多消費(fèi)升級(jí)的可能性。

“女性購(gòu)物不只是在意衣服是否好看，更關(guān)注的是自己的上身效果。“這是黃仲生在創(chuàng)業(yè)好買衣虛擬試衣之前，作為GGV紀(jì)源資本VC，參與美麗說(shuō)、觸控科技、時(shí)趣等創(chuàng)業(yè)公司的投資經(jīng)歷后，所洞察到的女性購(gòu)衣消費(fèi)心理。

看上去賞心悅目，實(shí)際上身效果卻慘不忍睹的買衣經(jīng)歷不管是在線上還是線下都時(shí)常發(fā)生。線下逛街拿著四五件喜歡的衣服去試，但是最后購(gòu)買成功的就那么一兩件。而線上買衣因?yàn)槿笔г嚧┉h(huán)節(jié)，消費(fèi)者先被模特穿上服裝的效果所吸引，然后通過(guò)腦補(bǔ)嘗試下單。“大概有一半的概率用戶會(huì)發(fā)現(xiàn)衣服不合身，不好看，再退換貨，導(dǎo)致電商品牌30%～40%的退貨率產(chǎn)生。” 這些是黃仲生看到女性因?yàn)椤百u家秀”和“買家秀”產(chǎn)生的心理落差造成的行業(yè)痛點(diǎn)。

技術(shù)提升消費(fèi)體驗(yàn)

隨著AR/VR技術(shù)催生的消費(fèi)體驗(yàn)升級(jí)，虛擬試衣成為解決這些痛點(diǎn)折中的辦法。早在2011年7月，亞洲首款“3D互動(dòng)虛擬試衣間”就曾亮相杭州，之后優(yōu)衣庫(kù)、淘寶、京東都曾推出過(guò)虛擬試衣間。但是，“虛擬試衣的常見路徑是三維建模，物理方式模擬出上身出的效果很僵硬，建模成本高，目前沒有用3D建模方式做出的虛擬試衣可以大規(guī)模商用。好買衣創(chuàng)建了一種新的技術(shù)路徑，融合了計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺、柔性人形機(jī)器人等科技，讓用戶在虛擬試衣體驗(yàn)的幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)上得到突破。”黃仲生說(shuō)。

基于已經(jīng)建好了“亞洲女性身材三維人體的掃描數(shù)據(jù)庫(kù)”，用戶不需要拿皮尺測(cè)量、僅需輸入身高、體重、文胸號(hào)碼以及選擇回答11個(gè)身材特征問題，在1分鐘內(nèi)就能智能重建自己的身材模型。上傳正臉照片就能通過(guò)智能五官提取、三維融合技術(shù)與美肌功能將用戶真實(shí)的五官重建至虛擬三維人臉模型上。據(jù)估計(jì)，這種技術(shù)建造用戶模型各圍度平均誤差小于1.5cm，也就是精準(zhǔn)度能達(dá)到90%左右。

用戶建好的自己的模型，可以看作是好買衣研發(fā)出的這種可以改變高矮胖瘦的“柔性人形機(jī)器人”的其中一面，這個(gè)機(jī)器人能夠物理仿真出無(wú)窮多個(gè)亞洲女性的身材，能在真實(shí)環(huán)境下觀察每件衣服穿在身上所展現(xiàn)的松緊度，最終再通過(guò)打版師為每一個(gè)品牌研究版型與尺碼的結(jié)果數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)推薦用戶服裝和尺碼。“好買衣虛擬試衣成立4年以來(lái)，正是因?yàn)檫@項(xiàng)技術(shù)上的突破，從而能夠低成本、高效、規(guī)模化地應(yīng)用虛擬試衣技術(shù)。”黃仲生說(shuō)。

使用傳統(tǒng)的方式，一個(gè)3D美工需要2～3天才能完成一件衣服的建模，成本在3000元左右，而女性服飾由于蕾絲、鏤空、毛邊等復(fù)雜設(shè)計(jì)，想要通過(guò)3D建模的方式來(lái)反映反光、質(zhì)感和彈性是很困難的。好買衣的突破在于自行研發(fā)的3D重構(gòu)模型軟件能夠?qū)⒎椏焖賹?shí)現(xiàn)數(shù)字化，能達(dá)到一天完成1000件衣服以上的建模速度。預(yù)計(jì)到了今年年底，可以支持500家大品牌全年所有新貨，數(shù)據(jù)化成本是傳統(tǒng)3D建模的1/3。

目前，好買衣的虛擬試衣技術(shù)服務(wù)在線上平臺(tái)、線下門店、移動(dòng)端都有布局，和天貓SAAS服務(wù)合作2B端“智能導(dǎo)購(gòu)”工具，在線上場(chǎng)景解決試衣款式搭配和尺碼選擇問題，通過(guò)和100多家線上top品牌合作，累積服務(wù)超過(guò)400萬(wàn)的天貓/淘寶用戶，用戶平均停留時(shí)間在7分鐘左右，每人平均試穿83件；與C&A和cachecache線下門店合作虛擬試衣鏡，用戶能在店內(nèi)多停留4分鐘，平均試穿9套衣服，實(shí)體購(gòu)衣轉(zhuǎn)化率10%；移動(dòng)端推出了好搭A(yù)PP，有了超過(guò)15萬(wàn)的安裝量，60多家品牌入駐，用戶平均停留時(shí)間24分鐘，平均試穿90件，還有20多位穿衣達(dá)人入駐，產(chǎn)生的PGC專題也有了190多篇。

促進(jìn)小品牌的誕生

虛擬試衣技術(shù)在向著智能穿搭顧問的角色不斷優(yōu)化。隨著新零售的轉(zhuǎn)型，用戶變成了“人貨場(chǎng)”的中心，“好買衣收集了大量的用戶數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以幫助服裝品牌優(yōu)化體驗(yàn)路徑及改造供應(yīng)鏈、營(yíng)銷端。” 這是黃仲生認(rèn)為好買衣虛擬試衣技術(shù)潛在的價(jià)值。

好買衣在人體、服裝數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)之上，從虛擬試衣技術(shù)服務(wù)到數(shù)據(jù)服務(wù)再到供應(yīng)鏈服務(wù)，然后再去豐富和完善人體、服裝的數(shù)據(jù)化，這是好買衣目前確定的商業(yè)層次鏈條。其中供應(yīng)鏈服務(wù)包括流行趨勢(shì)預(yù)測(cè)、智能打版、智能定制、生產(chǎn)前預(yù)售和智能導(dǎo)購(gòu)等。

現(xiàn)在好買衣主要借助電商平臺(tái)和品牌方的合作，黃仲生表示也正在和品牌探索研發(fā)根據(jù)用戶的身材特征和風(fēng)格偏推薦衣服的功能，“給用戶推薦適合她本人且更好看的衣服，讓品牌衣服銷售得更好。” 并且虛擬試衣鏡也成為品牌線下店和用戶進(jìn)行互動(dòng)營(yíng)銷的入口，也可以將合適的新款進(jìn)行針對(duì)性推薦。

未來(lái)品牌會(huì)更加多樣化，傳統(tǒng)線下大品牌更占優(yōu)勢(shì)，符合大眾品味，但用戶希望通過(guò)個(gè)性化的著裝展示自己。黃仲生認(rèn)為原來(lái)小品牌很難找到自己的用戶群，但是虛擬試衣技術(shù)可以給用戶進(jìn)行專屬推薦，讓這些品牌與用戶產(chǎn)生鏈接。“品牌能更有效地捕捉到用戶的需求，風(fēng)格偏好及版型等需求能幫助品牌誕生一些新系列、新元素，這能幫助用戶買到更滿意的衣服，也能幫助產(chǎn)生更多的小品牌。”

賣家秀很好，買家才會(huì)買單，在此黃仲生看來(lái)，商家的模特圖較吸引人，虛擬試衣的效果比較真實(shí)，這是線上線下都會(huì)碰到的問題。但是用了虛擬試衣之后，實(shí)際用戶購(gòu)買行為還是在增長(zhǎng)，反而排除了模特穿好看但是用戶穿不好看的衣服。“用戶買到的結(jié)果會(huì)更滿意，長(zhǎng)期以來(lái)會(huì)提升品牌忠誠(chéng)度和復(fù)購(gòu)率。”

目前，這個(gè)140多人的團(tuán)隊(duì)，有一半都是技術(shù)人員，在去年9月份就獲得了1500萬(wàn)美元的B輪融資。除了在技術(shù)上繼續(xù)投入，黃仲生透露，“虛擬試衣鏡業(yè)務(wù)下半年剛啟動(dòng)，進(jìn)展很快。我們線下試衣鏡的服務(wù)會(huì)根據(jù)品牌需求進(jìn)行個(gè)性化定制，引入這樣的體驗(yàn)成本在品牌整年的營(yíng)銷預(yù)算中可以忽略不計(jì)，但是對(duì)于體驗(yàn)和數(shù)據(jù)收集會(huì)有非常大的提升。”endprint