真人版“奇迹暖暖”？谷歌阿里竞相布局的AI试衣有何商机？

2024-06-10 04:30 75 阅读 0 评论 50 点赞

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618开始了，你可能加购了很多夏季新衣，想趁优惠激情下单，但一想到每件都要试穿，不合适的还要退货邮寄，其繁琐程度又让你望而却步。

“要是有人能帮我试穿衣服就好了。”

基于这样的消费心声，多款AI虚拟试衣产品相继上线。

据“头号AI玩家”不完全统计，目前AI虚拟试衣相关工具至少有十余个，既有具备谷歌研究院大厂背景的“TryOnDiffusion”，也有国内独立团队出品的“OOTDiffusion”，还有切合电商平台使用需求的“淘宝试衣”、美图设计室推出的“AI模特试衣”等。

近期，我们测评了多款不同AI虚拟试衣产品，并和相关项目负责人聊了聊，尝试了解AI虚拟试衣领域存在哪些机遇与挑战。

只需1张照片，就能试穿自由?

虚拟试衣，正成为AI玩家们争相布局的热门地带。

从去年至今，谷歌、阿里、亚马逊几大头部电商平台相继推出虚拟试衣模型，分别为Tryon Diffusion、Outfit Anything、Diffuse to Choose。目前，这几款模型虽开放了demo试用，但并未技术开源。

此外，一些独立团队也有所动作。今年4月，小i机器人AIGC团队上线了一款名为OOTDiffusion的虚拟试衣模型，不仅提供试用demo，更将github项目开源（

https://github.com/levihsu/OOTDiffusion）。

目前大部分AI虚拟试衣技术都是基于扩散模型进行研发的，在这样的背景之下，基本只需三步，AI就能帮你试穿任何一件衣服。

以OOTDiffusion为例，第一步，上传试穿者的照片，尽量保证正面，且没有遮挡身体，身穿衣服最好轻薄贴身;

第二步，上传想要试穿的衣服，商品白底平铺图效果更佳，能够更好展现试衣效果;

第三步，点击“Run”并等待几秒钟，即可见证换装时刻。

https://huggingface.co/spaces/levihsu/OOTDiffusion

OOTDiffusion页面提供了半身和全身的服装试穿，包括上衣、裤子、裙子等类型，可以展现出不同的照片姿势和试穿效果。

OOTDiffusion项目负责人徐余浩告诉我们，该项目基于Stable Diffusion，在两个开源数据集VITON-HD （half-body）和Dress Code (full-body)上进行了训练。

在他看来，扩散模型的优势在于能够将服装的细节、纹理、图案、文字与试穿者本人进行更自然的贴合，相比此前虚拟试穿产品的直接“套图”，OOTDiffusion的试穿效果更加可控。

除了上传试穿者和服装的照片，还有AI虚拟试衣产品增加了更多维度的数据。

以淘宝试衣为例，用户可以填写体重、身高、身型、肤色相关数据，从而生成数字人形象进行试穿。同样，淘宝试衣支持使用自己的照片生成试衣分身，要求也是正面全身或半身照，尽量不穿宽大衣物，以及不要遮挡身体。

同款连衣裙不同分身的试穿效果

据“头号AI玩家”观察，目前大多数AI虚拟试衣产品只需上传一张照片即可，但在效果展现上可能存在不够服帖、服装穿模、姿态扭曲等问题。

因此，部分AI虚拟试衣产品会主动要求用户上传多张照片，生成更为全面的数字形象，从而获取更自然的试衣效果。

以阿里妈妈推出的“Lookie”为例，用户上传一张正面照片+12张以上半身照片，可在十几分钟内生成数字形象。

Lookie还提供异域风情、摇滚辣妹、知识分子风等多种试穿风格，其数字“分身”可在1分钟内完成各种试穿任务。

不过，通过创建数字分身来试穿的效果更接近于“换脸”，可能看不出服装是否合身，所以可以选择身材相近的模特图进行生成。

AI试衣技术已达商用水平，一张商品图只需2毛

作为AIGC图片编辑领域的一个垂直应用，虚拟试衣从去年开始已有不少研究进展。

谷歌联合华盛顿大学在2023年6月发布了“TryOnDiffusion”项目（https://tryondiffusion.github.io/），提出了一种基于扩散模型的架构，统一了两个UNet，可以输入两张图片进行合成，让图中的人物更换不同的服饰，并在保留服饰细节的情况下适应人体的姿势和形状变化。