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      突發!“AI試衣”來了,電商大變天

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      “拿起一件衣服,不用走進試衣間就能看到自己穿上的樣子。”

      這個曾經存在于科幻電影中的場景,如今已被阿里巴巴搬進了現實。

      8月13日,阿里巴巴旗下AI試衣功能Lookie正式推出獨立App。用戶只需上傳一張正面照片或幾張半身照,十幾分鐘內就能生成自己的數字分身,一分鐘試遍各種潮流服飾。



      1.“AI試衣”

      傳統線上購物始終卡在“無法試穿”的痛點上。據行業統計,服裝類目因尺碼、版型問題導致的退貨率長期高達30%-50%,成為電商發展難以逾越的障礙。

      Lookie的突破在于用技術跨越物理鴻溝。打開Lookie的操作界面,用戶上傳照片后,系統并非簡單將服裝圖片疊加到人像上,其核心技術依托阿里的萬相圖像生成算法和萬相營造文本生成算法,通過人臉檢測模型、人體分割模型、人體關鍵點提取模型和條件擴散模型等模塊協同運作,將用戶真實體型特征與服裝數據庫動態匹配。



      這種技術組合拳讓數字分身具備高度還原性。當用戶想嘗試一件絲綢襯衫,系統不僅模擬衣服垂墜感,還會根據身形數據調整褶皺走向。試穿針織衫時,算法會模擬面料的彈性形變,盡可能貼近真實穿著效果。

      在算法驅動下,Lookie已能呈現美拉德風、甜心芭比風、早春穿搭、藝術生風、新中式等多元潮流風格。用戶生成虛擬穿搭后,還可使用撕拉片、洛可可等濾鏡模板,一鍵生成復古時尚大片。



      這并非阿里在虛擬試衣領域的首次嘗試。早在2018年,阿里巴巴就與GUESS在香港理工大學聯合推出FashionAI概念店。店內服裝嵌入智能鎖扣,結合重力感應陀螺儀與RFID芯片。消費者拿起衣物時,智能鏡面自動顯示搭配方案。



      從線下到線上,阿里正以AI試衣技術為支點,撬動整個服裝電商生態的變革。

      2.電商變革

      阿里巴巴的野心遠不止于試衣工具。Lookie內置的“圈子”功能,可以將個人試衣行為轉化為社交貨幣,用戶生成的穿搭照可直接分享到社區,吸引同好點評、收藏,形成 “試穿-討論-種草”的閉環。



      這種設計巧妙激活了時尚消費的社交屬性。當某位用戶上傳的早春穿搭獲得上百次轉發,背后的商家立即捕獲市場信號——哪些元素正在引發狂熱,哪些單品可能成為爆款。

      在此基礎上,電商數據反哺商業的鏈條就此打通。品牌方不再依賴滯后的銷售數據調整策略,而是通過實時監測試穿熱度、轉發頻次,提前預判流行趨勢。這種即時反饋機制,或許可以將傳統服裝行業3-6個月的上新周期壓縮到以周為單位。

      不僅如此,“AI試衣”更加深層的變革在于流量分配邏輯的重構。據《2025服裝電商新趨勢》報告,AI試衣技術滲透率已達25%,頭部品牌通過3D人體建模與面料仿真技術,將試衣轉化率提升至傳統模式的3倍。

      在未來,用戶基于數字分身試穿分享時,服裝展示不再依賴專業模特的美學表達,而是由千萬普通消費者共同構建的真實場景呈現。社交裂變與個性化體驗正在取代中心化平臺的流量分發霸權。

      布局AI試衣之后,阿里巴巴的戰略縱深逐漸清晰。

      今年5月,阿里集團已向美圖公司注資2.5億美元可轉債,重點合作領域正是“AI虛擬試衣”與智能商品圖生成技術。此次Lookie獨立成軍,標志著影像AI與電商場景進入深度耦合期。



      在這一場靜水流深的變革中,最具價值的落子在于數據資產的積累。隨著數千萬用戶創建個人數字分身,阿里巴巴將建成全球最大的動態人體數據庫。這些實時更新的三維體型數據,將構筑起服裝產業智能制造的基石。

      在此背景之下,阿里電商生態的聯動呼之欲出。虛擬試衣數據可反哺設計端,試穿熱度榜讓商家實時捕捉爆款風向,而美圖的AI工具接入淘寶后,將實現“試衣-拍攝-營銷”全鏈貫通。一組試衣數據,正在撬動設計、生產、營銷的全局變革。

      3.未來已來

      盛宴之下,挑戰猶存。

      盡管Lookie能精準模擬服裝廓形,但技術瓶頸尚未完全突破。如何更精準地模擬不同面料在不同體型上的動態效果,如針織衫的彈性、絲綢的飄逸感,仍是需要攻克的難點。這些細節直接影響用戶對服裝實穿性的判斷。

      除此之外,數據安全和用戶隱私問題同樣不容忽視。當用戶的體型數據、試穿記錄、購買偏好都被系統記錄分析時,如何保護這些敏感信息成為企業必須面對的課題。

      市場上已涌現多家提供AI試衣、數字形象技術的公司。阿里的優勢在于背靠強大的電商平臺,擁有海量用戶數據和豐富應用場景,但能否持續領先仍是未知數。



      可以預見的是,隨著消費者越來越依賴算法推薦,導購員的角色岌岌可危。阿里巴巴集團副總裁莊卓然指出:“借助人工智能技術如機器學習與視覺運算,系統可以即時推薦符合消費者個人風格、貼近時尚潮流的一系列商品,這在過去是難以想象的消費情境。”

      不過技術也并不是萬能的,冰冷的算法是否能完全替代人類造型師的審美直覺和情感共鳴?當一位50歲的女性尋找既能掩飾身材缺點又顯氣質的著裝時,算法是否能理解“顯年輕”背后的微妙心理需求?

      所以在未來,最有可能出現的場景是人機協作。算法處理海量數據,提供基礎搭配方案;人類造型師專注于情感連接和個性化服務,滿足更高層次的需求。

      “AI試衣”的出現,表明了在電商領域一場由AI驅動的變革正在加速,阿里只是開始。而電商的天,確實要變了。

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