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　　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。

　　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......

　　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”......

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。”

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

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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”。

　　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......

　　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。

　　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。

　　但试妆到这一步还是略为“粗糙”，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？

　　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。

　　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”。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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......

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