Google 用了图像对齐和 pose-aware warping 网络，让服装与人体姿势对齐。比如你插兜■◆★★■、弯腰、举手，AI 就可以让衣服在这些动作下自然变形★■★◆，比如膝盖处鼓起一点，衣角飘起来■★■■★，举手肩膀处有褶皱◆■。

　　有人给美国副总统 J·D·万斯穿女装★■，让■■◆★■“红脖子◆★■◆■“变◆★★★■”女装大佬★◆★■★”。还有人拿未成年人照片去换上暴露的服装◆★。

　　不过最近我在 Google I/O 上看到，Google 针对电商购物，推出了一个“Try On（试穿）◆◆”AI 功能。

　　但试妆到这一步还是略为■★■◆“粗糙”凯发k8国际官方网站，好似你在服装店◆★◆，拿起衣服站在镜子前比划★■■。穿上到底合不合身呢？

　　衣服版型就像菜谱，身材就像食材◆■★■。模特图好看，线条顺滑★■◆，垂感在线，那是因为按着菜谱买对了食材。

　　首先，依赖高精度分割模型建立一个准确的★◆◆★“人像轮廓模型★◆■”，其多尺度语义分割技术（multi-scale semantic segmentation）来识别发丝、耳朵、手指间隙、腿部走向、服装遮挡区■★.....★◆◆■■.所以哪怕你披头散发，戴着耳环★◆◆■■、手持手机，AI 都会测算出边界，保留在后续生成里。

　　版型过于松垮复杂◆◆◆★◆，衣服叠穿好几件■◆★，那 AI 就容易抓瞎。以及还不支持帽子、眼镜、鞋子这些配饰■■◆★，这不难理解，这些配饰的遮挡处理起来复杂。

　　要不说◆◆◆★，这也是对商家的利好。退货率，本来就是服装电商最头疼的问题◆★■◆★◆，一件衣服从出库到回仓，来回折腾物流■★、包装■◆■、人力成本，还影响商品周转效率。

　　同时■★★，模型接收服饰图片中的信息，比如布料是什么质感、衣服有多少层■◆★、版型修身还是oversize■◆■◆■.★■★.■◆◆.★★■■◆..★◆◆■.

　　每一次网购衣服，都是对自我认知的一次刷新◆◆◆★■◆。这不是最近 618 大促吗，再次印证了那句◆◆■“老话■◆■★★■”——看买家秀以为是东方不败◆★■，到手一穿像衰神二代。

　　它生成的实际效果不同于之前“换装贴图”的工具，原因很简单，P 图是现有图层之间的堆叠，而 Try On 是从头生成一张全新图层。

　　★◆◆“这是我第一次觉得 AI 试衣服不是个噱头。★◆”来自科技博主 @MKBHD。

　　比如■◆，你在试穿一件古巴领衬衫时■◆◆★，它会给你搭配一条细细的金色项链、一双白色球鞋加一块皮质腕表。这不一套“热带 OOTD”就有了◆★★★★。

　　这就是为什么没露小腿★■◆★■，AI 也能根据对身材的建模，算出来“小腿应该长啥样”。

　　一些“难点区域★★■■◆”会着重处理，交叉注意力机制会判断披肩长发和衣服如何自然衔接◆◆◆，“头发和领子谁在前”。

　　最烦的是退货。换个角度想想，店家也心累啊★★■。七天无理由退货政策，让许多买家钻空子★■■◆，把淘宝店当试衣间，拍完照就退货。反而是我们这些永远网购不到合适衣服的人，生怕被店家拉黑。

　　AI 这不是越来越能耐了吗，我之前在 GitHub 玩过几个“AI 换装”工具。上传一张自己的照片和黄裙子图片◆★★★■，静待几秒，满怀欣喜地得到了一张◆★★◆■★“黄色大菠萝”★■◆◆..◆■★..◆★■■★★.★★★.

　　动态试衣也还不支持——还没法像《模拟人生》试衣间里似的，转个圈■■■◆，走两步★★◆◆，试个坐姿效果凯发k8国际官方网站■■◆★★。

　　再比如，底图中人身着深色内搭，想试穿一件半透明防晒服，“动态分层贴图”技术会自动调整衣服的视觉层级★★★■◆■，确保防晒服图层在视觉上正确地覆盖在衬衫图层之上◆■■★，保证光影■■★■◆★、纹理、透明度都协调■★■★■。

　　可是普通人高矮胖瘦★◆★◆，身材各异，是直角肩还是溜肩，胸背宽还是窄、腰线高不高，这些身体细节都会影响衣服穿出来的效果。

　　也就是说，不需经过本人同意◆★★，就可以拿着我的照片，给我“套上■■”一件不想穿的衣服。在穿衣自由的时代★◆，穿衣反而不“自”由了◆◆◆。想想这还挺可怕的.◆■◆■★★.■◆★◆....

　　现在，我们在电商购物时还是得在搜索框里输入“羊绒地毯”或是“客厅简约风地毯”等关键词。

　　AI 还得分析人的肩宽、胸围、腰围◆★、体态、站姿★◆★，照片光线射入角度……做人像建模（body modeling），这部分基于 Google 自研的 Vision AI 模型和 pose estimation 模型。

　　再往前看，静态的试衣还能发展成动态的◆■◆◆◆，带上头显进入虚拟试衣间，直接颠覆网购体验。

　　基于 Shopping Graph 中海量数据库■★，训练模型识别在各种体型■★◆、肤色和姿势下的穿着效果■★■★◆，从而提高了模型的泛化能力。

　　更别提尺码合不合适了。谁知道我鼓起多大勇气给客服报上身高体重，可每每都得不到准确建议，“亲★◆■，还得偏大一丢丢哦★■■◆★■。”算了算了，再多买件XL的吧.★■★■■.....

　　推荐算法的逻辑是■◆■“猜你想要”◆◆■，而 AI 最终目的，是精确筛选■■，帮人节省时间，提升效率★★◆■。

　　我们知道知识图谱是传统谷歌搜索的“大脑”，存储着用来回答用户查询的所有信息。购物图谱（Shopping Graph）是其中关于购物意图和产品信息提供的一个分支。

　　但在未来，你可以写“我有一个浅灰色的沙发◆★★■，想买一个搭配的地毯，能让房间看起来更明亮。我有四个小孩，我们喜欢一起在沙发附近玩乐，但家里有猫，不想让猫把地毯抓花。”这类非常具体的需求■■■，AI 就可以在成千上万个商品里找到最符合你需求的那几个凯发k8国际官方网站。

　　Try On 对比其他类似工具生成的模拟图除了真实，还有一点，是立体的。不仅能看到正面，还能看到侧面、微微转身的角度★◆■★■。

　　How To Geek 的记者在 Try On 后，吓了一跳，他说“我上传的图片是穿长裤，结果试穿短裤，居然把我的小腿露出来了★■◆★◆■。我发誓，和我自己小腿一模一样，说实话◆◆★，让我有点儿怕◆★◆◆★■。”

　　目前它最擅长的是贴身、版型明确的上装，比如 T 恤、衬衫、针织衫，底图中人物也最好是正面站直、手别乱动、光线别太飘◆★■★★。这时候 AI 才能安心建模，不出纰漏。

　　Google 还演示了一个场景■◆。看起来 AI 对电商的重塑，绝不会只有试衣服这么简单■◆。