虛擬試衣“魔鏡”

李婷

好買衣想要成為智能穿搭顧問，給服裝行業帶來更多消費升級的可能性。

“女性購物不只是在意衣服是否好看，更關注的是自己的上身效果。“這是黃仲生在創業好買衣虛擬試衣之前，作為GGV紀源資本VC，參與美麗說、觸控科技、時趣等創業公司的投資經歷后，所洞察到的女性購衣消費心理。

看上去賞心悅目，實際上身效果卻慘不忍睹的買衣經歷不管是在線上還是線下都時常發生。線下逛街拿著四五件喜歡的衣服去試，但是最后購買成功的就那么一兩件。而線上買衣因為缺失試穿環節，消費者先被模特穿上服裝的效果所吸引，然后通過腦補嘗試下單。“大概有一半的概率用戶會發現衣服不合身，不好看，再退換貨，導致電商品牌30%～40%的退貨率產生。” 這些是黃仲生看到女性因為“賣家秀”和“買家秀”產生的心理落差造成的行業痛點。

技術提升消費體驗

隨著AR/VR技術催生的消費體驗升級，虛擬試衣成為解決這些痛點折中的辦法。早在2011年7月，亞洲首款“3D互動虛擬試衣間”就曾亮相杭州，之后優衣庫、淘寶、京東都曾推出過虛擬試衣間。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模商用。好買衣創建了一種新的技術路徑，融合了計算機圖形學、計算機視覺、柔性人形機器人等科技，讓用戶在虛擬試衣體驗的幾個關鍵點上得到突破。”黃仲生說。

基于已經建好了“亞洲女性身材三維人體的掃描數據庫”，用戶不需要拿皮尺測量、僅需輸入身高、體重、文胸號碼以及選擇回答11個身材特征問題，在1分鐘內就能智能重建自己的身材模型。上傳正臉照片就能通過智能五官提取、三維融合技術與美肌功能將用戶真實的五官重建至虛擬三維人臉模型上。據估計，這種技術建造用戶模型各圍度平均誤差小于1.5cm，也就是精準度能達到90%左右。

用戶建好的自己的模型，可以看作是好買衣研發出的這種可以改變高矮胖瘦的“柔性人形機器人”的其中一面，這個機器人能夠物理仿真出無窮多個亞洲女性的身材，能在真實環境下觀察每件衣服穿在身上所展現的松緊度，最終再通過打版師為每一個品牌研究版型與尺碼的結果數據，精準推薦用戶服裝和尺碼。“好買衣虛擬試衣成立4年以來，正是因為這項技術上的突破，從而能夠低成本、高效、規模化地應用虛擬試衣技術。”黃仲生說。

使用傳統的方式，一個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、毛邊等復雜設計，想要通過3D建模的方式來反映反光、質感和彈性是很困難的。好買衣的突破在于自行研發的3D重構模型軟件能夠將服飾快速實現數字化，能達到一天完成1000件衣服以上的建模速度。預計到了今年年底，可以支持500家大品牌全年所有新貨，數據化成本是傳統3D建模的1/3。

目前，好買衣的虛擬試衣技術服務在線上平臺、線下門店、移動端都有布局，和天貓SAAS服務合作2B端“智能導購”工具，在線上場景解決試衣款式搭配和尺碼選擇問題，通過和100多家線上top品牌合作，累積服務超過400萬的天貓/淘寶用戶，用戶平均停留時間在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，用戶能在店內多停留4分鐘，平均試穿9套衣服，實體購衣轉化率10%；移動端推出了好搭APP，有了超過15萬的安裝量，60多家品牌入駐，用戶平均停留時間24分鐘，平均試穿90件，還有20多位穿衣達人入駐，產生的PGC專題也有了190多篇。

促進小品牌的誕生

虛擬試衣技術在向著智能穿搭顧問的角色不斷優化。隨著新零售的轉型，用戶變成了“人貨場”的中心，“好買衣收集了大量的用戶數據，這些數據可以幫助服裝品牌優化體驗路徑及改造供應鏈、營銷端。” 這是黃仲生認為好買衣虛擬試衣技術潛在的價值。

好買衣在人體、服裝數據化的基礎之上，從虛擬試衣技術服務到數據服務再到供應鏈服務，然后再去豐富和完善人體、服裝的數據化，這是好買衣目前確定的商業層次鏈條。其中供應鏈服務包括流行趨勢預測、智能打版、智能定制、生產前預售和智能導購等。

現在好買衣主要借助電商平臺和品牌方的合作，黃仲生表示也正在和品牌探索研發根據用戶的身材特征和風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行互動營銷的入口，也可以將合適的新款進行針對性推薦。

未來品牌會更加多樣化，傳統線下大品牌更占優勢，符合大眾品味，但用戶希望通過個性化的著裝展示自己。黃仲生認為原來小品牌很難找到自己的用戶群，但是虛擬試衣技術可以給用戶進行專屬推薦，讓這些品牌與用戶產生鏈接。“品牌能更有效地捕捉到用戶的需求，風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，也能幫助產生更多的小品牌。”

賣家秀很好，買家才會買單，在此黃仲生看來，商家的模特圖較吸引人，虛擬試衣的效果比較真實，這是線上線下都會碰到的問題。但是用了虛擬試衣之后，實際用戶購買行為還是在增長，反而排除了模特穿好看但是用戶穿不好看的衣服。“用戶買到的結果會更滿意，長期以來會提升品牌忠誠度和復購率。”

目前，這個140多人的團隊，有一半都是技術人員，在去年9月份就獲得了1500萬美元的B輪融資。除了在技術上繼續投入，黃仲生透露，“虛擬試衣鏡業務下半年剛啟動，進展很快。我們線下試衣鏡的服務會根據品牌需求進行個性化定制，引入這樣的體驗成本在品牌整年的營銷預算中可以忽略不計，但是對于體驗和數據收集會有非常大的提升。”