生成式 AI 新应用，Google 在美推出虚拟试穿新功能

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大多数消费者都认为，自己很难知道网购衣物穿在身上究竟会是什么样子，于是拆开包裹试穿后常常大失所望，为此 Google 提出更贴近消费者心声的解决办法。

Google 宣布为线上购物体验引进 2 项新功能，不仅利用生成式 AI 的强大功能，呈现同一件衣服穿在不同肤色、体型等真人模特儿身上，也帮助网购消费者更仔细地找出自己想要的服饰商品。

美国的 Google Shopping 用户已能使用虚拟试穿体验，线上展示每件衣服穿在不同模特儿身上的效果，有不同的种族、肤色、发型以及体型可供选择，衣服尺寸介于 XXS 至 4XL 之间，帮助消费者了解每件衣服穿在和自己体型相似的人身上有什么样的感觉。

▲ Google Shopping 新的虚拟试穿体验。

首波有 H&M、Anthropologie、Everlane、Loft 等精选品牌的女性上衣可用 Google Shopping 新的虚拟试穿体验，Google 表示针对男性上衣和其他服饰的功能将在今年稍晚推出。

Google Shopping 的虚拟试穿体验采用生成式 AI 模型，透过向图片（本质上是随机像素）加入高斯杂讯（Gaussian noise）进行训练，然后模型学习如何去除这些杂讯以产生逼真的图片。这种训练过程让模型能够真实地描绘一件衣服可能产生的皱折、紧贴、拉伸、折叠等，无论模特儿摆拍什么样的角度或姿势都能办到。更准确地说，模型是用来对模特儿图片塑造各式各样的服饰试穿。

▲ 虚拟试穿体验其实运用生成式 AI，产生不同模特儿试穿同一件衣服。

此外，Google Shopping 也引进新的筛选条件，帮助消费者准确找到他们想要的商品。机器学习和视觉相配的演算法允许消费者选择如颜色、款式、图案等，以找到最想要的商品，例如款式类似但更便宜的衬衫、或者不同图案的夹克。

虚拟试穿的概念不算新奇，然而现在运用生成式 AI 可加速提供更好的体验给消费者。

Google 和益普索（Ipsos）所做的美国线上购物调查数据显示，59% 网购消费者对到货后的网购衣物并不满意，42% 则认为展示衣服的模特儿不能够代表自己穿的样子。Google Shopping 的虚拟试穿体验，加上更详细的筛选条件，应能帮助消费者买到自己想要的衣服，到货后也不易感到失望。

• New Google Shopping feature uses AI to model clothing on different body types

（图片来源：Google Blog）

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