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      第一批讓豆包幫自己搞穿搭的年輕人,快被整成小丑了

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      來源 :Vista氫商業

      (ID:Qingshangye666)

      你還在為出門穿啥而煩惱嗎?

      想成為那種過年回家就會被親戚一眼認定“這孩子在外面混得不錯”的大小姐,或者看起來常年出沒于獨立書店、隨口就能報出三本冷門書名的性感書呆子(hot nerd)?

      現在,你只需要打開豆包App,點進視頻通話,將鏡頭對準自己,然后告訴豆包你的夢想,接下來,它就會告訴你穿什么、怎么穿。然后,你就且等著為它的時尚鬼才顫抖吧。

      有人備戰教資面試,它貼心地送上一套牛仔外套配大紅褲衩;有人想走穩妥的國企直男通勤風,它建議穿雪紡蕾絲襯衫搭百褶裙;還反復叮囑你挽八百次褲腳,從長褲一路挽成短褲,出了門就能直接下地插秧。

      “疑似AI報復人類的第一槍。”

      01

      豆包教穿搭,把都市麗人耍的團團轉

      沒想到,開年最火穿搭博主,不是明星造型師,不是時尚編輯,而是豆包。

      豆包很忙。自從開了“眼”、也就是上線視頻通話功能之后,它一邊在浦東美術館給游客大講盧浮宮和畢加索,一邊在客廳里替想要獲得200%回頭率的時尚弄潮兒們提供穿搭建議。

      古有時尚KOL爆改素人粉絲,今有豆包爆改素人用戶,并且再次以它驚天地泣鬼神的穿搭建議向世界證明,AI暫時還取代不了人類,但可以先戲弄人類。

      視頻往往以一句滿含期待的“豆包你能看見我嗎”作為開場,在博主逐漸地震的瞳孔和“這樣真的可以嗎”的反復確認中推進,最后以豆包熱情洋溢的鼓勵收尾,“相信我,你一定會成為今天的焦點”。

      至于是哪種焦點,它也沒細說。

      有人備戰教資面試,它貼心地送上一套不羈灑脫的牛仔外套配大紅褲衩,“這樣顯得吉祥,整個人特別有精氣神”;有人想成為“既性感又看起來學習很好”的性感書呆子(hot nerd),結果被豆包命令“把襪子脫了,光腳踩在鞋里,褲腿卷到大腿根,露出整條小腿,那種聰明到骨子里的野比刻意擺出來的性感更要命”。

      「豆包」在教人穿搭的時候,都有哪些時尚口味?

      最引人注目的,就是它的「卷褲腳」強迫癥。不分季節,不分場合,豆包執著于讓用戶卷起褲腳、露出腳踝,“顯得更加干凈利落”,讓觀眾不禁心生疑惑“豆包是戀腳踝癖嗎”。

      卷一次還不夠,有博主被迫連卷十三次,直接把長褲卷成了五分褲又卷成了短褲,出門去演唱會的路上還能順便下地插個秧,甚至連小狗搞穿搭也逃脫不了被豆包要求卷褲腳的命運。想到我上次這么拼命地卷褲腳,還是穿闊腿褲去公共廁所。


      圖源:小紅書@大朱不是zu、@馮超超有話說

      其次,就是它對「無限疊穿」的迷戀,堪比俄羅斯套娃。為了追求“保暖”或“層次感”,它讓博主睡衣套緊身短袖,再套oversize短袖,再套格子襯衫,再套灰色衛衣,再套薄外套,最后再套一層厚外套,主打一個BUFF疊滿,仿佛把全部的家當都擱身上,生怕你凍著了,也生怕你過舒坦了。

      和游戲《奇跡暖暖》“沒有一絲對美的追求,全是對高分的渴望”的穿搭邏輯類似,豆包同樣熱愛著各路亮眼元素的花樣堆砌,常常推薦高飽和度色彩單品的混搭或撞色,比如“紅色短款墊肩西裝搭配紅色高腰小皮裙,再穿上紅色絲襪,戴上紅色貝雷帽”,那些你曾經看不懂的時尚,如今都集合到了一個人身上,最終實現了“1+1+1+1<1”的效果。

      “豆包的嘴,騙人的鬼。”

      雖然搭得很離譜,但豆包的情緒價值倒是給得很足,比時裝店的導購還要會夸,一口一句“絕了”“很有那味”“又甜又酷”,試圖麻痹你的審美。哪怕它正在教你拎著橙藍撞色的汰漬洗衣桶去拜訪導師,也顯得理直氣壯,號稱“導師一看就知道你是個把生活和學術都過成藝術的人”。


      圖源:抖音@別跟我倆鬧了、小紅書@倫敦飯桶

      最讓人意想不到的是,豆包仿佛還有兩幅面孔。人前在視頻里信誓旦旦地保證“同學看了十年都忘不了,騙你我不是人”,人后在其他用戶的圖文聊天里又輕描淡寫地承認“對,這是我推薦的,笑死我了”。

      “想了想也沒說錯,豆包確實不是人。”

      02

      潮流審美,咋成了萬能AI的一道坎?

      如今,AI已經能一分鐘搓出五十張PPT,一口氣寫八百行代碼,讓你和愛豆無痛同框合影,讓蜜雪冰城大戰東方明珠,還會算命、做心理輔導、說情話。

      但是,簡簡單單地穿個衣服,咋就成了萬能AI的一道坎?

      “穿搭對大模型的挑戰是,它是主觀的,并不能輕易地評判出對錯。”

      現實世界里,審美從來沒有統一答案。但大模型的審美,是在海量數據中訓練出來的統計結果——它所理解的“時尚”,往往來自不同人、不同場景、不同語境下的觀點疊加。如何在千人千面的個體偏好和大眾審美之間找到平衡,本身就是一件極難的事。

      在沒有進行針對性訓練的情況下,豆包目前更多依賴的是大模型的通用能力:對不同風格的服裝擁有一些基礎常識,再結合用戶的視覺呈現效果,給出相對穩妥的建議。換句話說,它的判斷天然更接近主流審美的“平均值”。

      就拿“卷褲腳”舉例,它確實曾長期被視為潮人標配。2010年前后,ROLL UP穿法從好萊塢開始走紅,與FIX GEAR自行車文化一同流行——最初是為了騎行安全,將褲腿卷起避免被鏈條卷入,后來逐漸演變為一種帶著反叛意味的時髦符號,也被視為拉長身材比例的小技巧。這種穿法在當時國內初高中生里也相當流行。據《VOGUE》報道,很長一段時間里,“露膚”幾乎成了一種時尚儀式:膽子大的露腿,保守一點的露腳踝,再不濟也要露個腳背,趕了那么多年的潮流,也不知道時髦精們的腳踝還好嗎。


      AI衣櫥APP@Outfity創始人凝淇的測試結果,也從另一個角度印證了這種“平均數審美”。她在測試新的AI穿搭推薦功能時發現,單純依賴通用大模型生成的搭配往往中規中矩,很少讓人眼前一亮。為此,她計劃在后續迭代中引入品牌秀場lookbook和當季流行穿搭趨勢素材,作為對AI的“審美提升”教材。

      那么問題來了,既然AI的審美理應更偏向主流,為什么在社交媒體上的呈現效果,卻顯得如此離譜?

      在業內人士看來,“卷褲腳”這個梗可能被短視頻的娛樂性質放大了,并不一定代表豆包本身的真實傾向。

      一方面,目前豆包給出的穿搭建議主要依賴語言和文字,給了內容創作者非常大的二次解讀空間。另一方面,會被算法反復推送、被用戶反復看見的,往往也是最離譜的那一批。

      比如,同樣一句“穿白襯衫”,有人會選擇一件優衣庫基礎款,老老實實搭一套不出錯的通勤套裝;也有博主會刻意挑選最夸張的款式,用來制造反差和笑點。

      這并非空穴來風。有觀眾在看完博主視頻后,拿著同樣的指令讓豆包生成圖片——同樣是藍色緊身毛衣、紅色皮裙加絲襪、再配一雙呼應內搭的藍色高跟鞋,效果相當于賣家秀和買家秀的區別,再加上博主夸張的演繹,和影響時尚完成度的各種姿勢、妝容、打光、角度等各種因素,喜劇感就出現了。


      圖源:小紅書@可甜可咸、@暴躁濤哥

      在傳播偏差之外,獨立開發者凝淇和劉茗還指出了另一個可能的原因,就是AI并不知道你是誰,也暫時沒辦法把學到的穿搭技巧和人本身的身體特征聯系在一起。它不了解你的身高體重、身材比例、日常風格、穿衣偏好,甚至不知道你衣柜里到底有哪些衣服。當輸入信息不足時,輸出自然只能靠“猜”。

      “比如,疊搭這個技巧本身不存在問題,但是容易顯矮顯胖,所以并不適合所有人。”劉茗說。

      劉茗曾在自己獨立開發的AI衣櫥App中,上線過“每日推薦三套穿搭”的功能,讓AI從她所上傳的衣物中生成推薦搭配,但結果并不理想:要么平平無奇,可以穿出門但毫無亮點,要么就隨機到根本沒法穿出門。

      一部分問題出在識別上,比如忽略季節和溫度,用冬天的毛衣搭配夏天的裙子;另一部分,則是審美上難以接受。她印象最深的一套,是一條粉色的緊身豹紋裙,搭配一件粉色的寬松T恤。

      “AI可能覺得都是粉色,也都被打上了夏天的標簽,那就合理了。”劉茗說,“但在我看來,這太像城鄉結合部。”

      03

      它并沒有審美,只是在做基于統計和概率的標簽組合

      在她看來,這正是AI穿搭的核心局限:它并沒有審美,只是在做基于統計和概率的標簽組合。

      從技術層面看,AI并不笨:它可以幫助識別圖片里的元素,比如長袖還是短袖、牛仔還是棉質,也能從文本中學習到諸如“夏天穿白T搭牛仔褲顯得清爽”這樣的經驗描述,并根據標簽進行組合推薦,整個過程就像在做一道“連線題”。

      但問題在于,AI并不真正理解什么是真正的美,更無法理解人類對美的復雜感受。相對而言,人類所謂的“審美”是一種高度混合的產物,過往經歷、成長環境、教育背景、當下心情,甚至一點點虛榮心,都會影響判斷。

      “我不覺得AI的搭配能超越人類的創意,但是相對于不太會搭配的用戶可能會有一些新意靈感。”凝淇說。

      因此,時至今日,想靠AI解決“今天穿什么”的問題,或許比幫忙寫周報、寫代碼、做PPT要困難得多。

      那么,后退一步,AI在時尚領域,目前已經走到了哪一步?

      在劉茗的市場觀察中,AI衣櫥是相對最容易落地的方向,但商業化前景并不樂觀,多數APP下載量不高,用戶需求和付費意愿也比較低。

      以國內做得相對成熟的「搭搭」App為例,它最初并不是AI產品,只是一款電子衣櫥工具,核心功能是幫助用戶記錄、整理自己擁有的衣服,從而更方便地管理和搭配。正是依靠這一基礎需求,它在AI流行之前就已積累了一批穩定用戶。后來加入AI能力,更像是錦上添花,而非決定性賣點——多數用戶愿意付費,仍然是為了“把衣柜數字化”,而不是為了AI穿搭本身。

      相比之下,AI試衣在ToB場景中的商業化路徑要清晰得多。對電商平臺而言,虛擬試衣可以直接用于商品展示:商家上傳衣物圖,AI模特能自動生成多套試穿效果,不僅能顯著降低拍攝成本,也能大幅提升上新效率。目前,這項技術已相對成熟,企業也愿意為明確的降本增效買單。

      因此,原本捧出一個個網紅模特的電商品牌店紛紛轉頭吻上了AI。根據數字生命卡茲克的實驗,如今的國產AI試衣軟件,只需寥寥幾句話,就能在5秒內生成更適合亞洲寶寶體質的模特形象,不僅能反復換裝,還能一鍵生成轉圈展示的動態視頻,動作流暢,褶皺細膩,連微笑的弧度都剛剛好。

      不僅是電商網店,時尚雜志和國際大牌也生怕在AIGC的浪潮下趕不上趟。2025年,VOGUE母版8月號引入了AI模特;瑞典快時尚巨頭H&M也為30名真人模特制作了“數字孿生”,在無需真人參與的情況下完成造型內容生產,一次性省去攝影、妝發、燈光和造型團隊;著名牛仔品牌李維斯(Levi's)也宣布和數字時裝工作室合作,打造涵蓋不同體型、年齡和膚色的虛擬模特,以提升多元性和包容性。


      可以說,AI試衣在ToB端已經開始賺錢,在ToC端仍在摸索。在電商巨頭阿里巴巴此前推出的AI試衣產品Lookie中,用戶只需上傳一張正面照,十幾分鐘內就能生成個人數字分身。基于這個分身,一分鐘內即可完成多種風格的試穿,甚至生成AI寫真——原價被炒到五百多的撕拉片,也能免費“拍”。

      不過,即便數字分身已經能較好還原五官和體型,AI在“實穿感”上仍存在硬傷。不同面料在不同身材上的動態效果——針織的彈性、絲綢的垂墜、走動時的褶皺變化——仍難以精準模擬,而這恰恰決定了一件衣服“到底適不適合我”。

      于是,AI已經能替你試遍全網的衣服,卻仍然無法替你做出最后的審美判斷。

      它負責算概率、找風格、跑模型,而那個最關鍵的問題,還得靠你站在鏡子前捫心自問一句:

      “這身,我敢穿出門嗎?”

      來源 :Vista氫商業

      (ID:Qingshangye666)

      編輯|1冉

      作者|Vista氫商業

      設計|胖兔

      封面圖源|小紅書@讓我周躺躺躺躺


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