火を温めない仮想の試着技術で、突破口を見つけたら「燎原」ができますか？

「衣食住」は人類の基本的な需要であり、「衣」がトップであり、その重要性がうかがえる。先祖たちが木の葉や獣皮を身に着けた時、人類文明の始まりを示しています。長い年月の洗礼を経て、今日人々が服を着ることに対して求めているのは、体を覆って寒さを防ぐだけではなく、服がフィットしているかどうか、スタイルが違っているかどうか、服を着ているかどうかなど、さまざまな場面に適合しています。

そうすれば、服を買う時には、これらの条件を満たすかどうかを試してみなければならないので、服屋では「試着室」が標準になっています。しかし問題は、インターネットの発展に伴って電気商が台頭し、オンラインで服を買うことが多くの人の選択となりました。しかし、オンラインではラインの下のように自ら試着することができません。

仮想の試着は本当にプラットフォームと商店の愛顧を受けていると言えます。多くのエレクトビジネスのプラットフォームとAPPはこの機能を開発して完備しています。ラインの下にもいくつかの商店が「仮想の姿見」などの設備を導入しています。しかし、実際には、仮想の試着は予想通りの暑さではなく、いつも暖かい火がないという気まずい状態が続いています。その原因は何ですか？これらの原因を探し出して、「問題に対処する」ということができれば、仮想の試着は大ヒットする機会がありますか？この状態で、まだ従業員がこの分野で堅持していますが、他の動力がありますか？

一、仮想試着はいいですが、普及できませんでした。技術とコストは難しいです。

実際には、仮想試着という技術はすでに現れています。2011年、京東とインテルは戦略提携を達成し、マイクロソフトKINECTの仮想試着鏡を適用して、その年のインテルのデジタル表示年次総会に登場しました。2012年、猫は新Logoが発表した年次祝典に「仮想試着」の機能を発表しました。2014年、ユニクロ仮想試着室に登場しました。4 D技術を採用して、ユーザーは体のデータによって自分で調節して、バーチャルイメージをより現実的なスタイルにフィットさせます。

2015年には、タオバオオンライン仮想試着機能で、ユーザーが購入したい服を360°回転可能な3 Dモデルにして、服の細部を十分にユーザーに展示しています。2018年にはAmazonは仮想試着服の特許を獲得しました。モニター、プロジェクター、カメラと鏡を通じて、ユーザーのリアルなイメージとバーチャルイメージを結合し、ユーザーは試着結果によって購入するかどうかを決定します。

ここ数年、仮想のテスト服がオンラインで試しられた痕跡が見られます。理論から言えば、この業界はかなり有望です。

オンラインでは、ユーザーが服を買うときは、データと直感でしか試着できないことが多いです。服という商品は非標準品に属し、さらに個性的です。ネットショップではモデルが展示されていますが、今は新興の生放送ショッピングでも詳しく紹介されています。服に対してユーザーが最も望んでいるのは「この服は私に着る効果」であり、「標準的なスタイル」を持つモデルの効果ではない。消費者はその時に確認できなくて、後で商品を返却する確率もオフラインの店よりずっと高くなります。これはユーザーの体験に対して一種の損害で、商店に多くの迷惑をかけました。

オンラインでは、消費者は試着できますが、まだ痛みがあります。例えば、たくさんの客が集まるデパートや専門店では、試着室が満員になりがちで、ユーザーは常に待つ必要があります。試着の過程はとても面倒です。特に冬には服が多くて、一つずつ脱いで着て体験するのはよくないです。消費者が絶えず服を試着していると、汗や口紅がついたり、壊れたりする恐れがあります。

これらの痛い点は実際に存在していて、しかも切実に解決しなければならないので、道理から言えばこれらの痛い点を解決することができる仮想の試着は盛んになるべきですが、実際にはそうではありません。

既存の仮想試着装置の完成品にとって、着てみる効果は本物とは言えません。実際にユーザーに近い仮想イメージを作ることもできないし、衣類の物理的な材質と特性を実際に見せることもできません。

ユーザイメージにおいては、モデル化およびデータの追加だけでは、ユーザボディを実際に表示することができない。実際には、身長と体重が同じ人でも、肩、胸、腰などの細部において大きな違いがあります。これは服の上半身効果に大きな影響を与えます。また、オンラインで購入した場合、形体データを共有できない場合、ユーザーは、複数のサポートモデル化されたプラットフォームの中でデータを繰り返し記憶する必要があり、無形にショッピング体験を低減することができる。

服の生地と材質の方面で、仮想の試着は効果を現れることができなくて、宝を洗う上のあのようなは無限に拡大するピクチャーを通じて(通って)服装の細い点の方法を見にきて、部分の視覚の需要をも満たしましたが、しかしまだはるかに足りません。衣類を選ぶ時、生地の質感、色収差、懸垂効果は非常に重要な参考要素です。仮想の服だけでは、これらは感じられないので、たとえラインの下に仮想の試着装置があっても、多くのユーザーが並んで試着室を待つほうがいいです。

コストの面では、仮想衣類のセットを処理するには数千万から数万元までかかります。そして、設備を導入するのも安くないです。このようなコストは高級品専門店だけが負担できるかもしれません。普通の店舗であれば、設備の使用率が高く、服の新調度が速いので、仮想の試着設備の中の服の更新が追いつきにくいです。どうやってメンテナンスするかが大きな問題です。このコストに比べて、ユーザーが服について誤って口をこすったり、服を壊したりするコストはそんなに高くないようです。

以上の様々な障害により、仮想のテスト服は美しく聞こえましたが、暖かくないと火がなかなか来ません。もし突破口を引き裂きたいならば、まだ絶えず発展する先進技術に頼って、データ、モデリング、生地、サービスなどの方面で突破口を引き裂きます。

二、「突破口」を引き裂きたいですか？技術こそ硬い道理です。

仮想の試着が「燎原」の勢いになりたいなら、まずユーザーの代入感が強くない痛みを解決します。真実を保証するだけでなく、美観、個性化などの面での需要を満足させます。現在の3 D、4 Dモデリング、コンピュータ視覚、画像学などの技術は総合的に応用できます。今は服の撮影が標準化されています。服のセットは数分で撮れるようになりました。その後、アルゴリズムでモデル化されます。

イメージ面のモデリングは、収集されたユーザーデータとユーザーの自主調整を組み合わせることができる。もちろん、かなりの部分のユーザーが自分の体のデータに対してよく分からないです。これは体のラベルで解決できます。仮想試着会社の「服が買いやすい」というサービスが導入されました。ユーザーは基礎データを入力するだけで、「太ももの太さ」「お腹があるかどうか」というラベルを組み合わせて、より正確にバーチャルボディを生成します。

体のほかに、顔の情報が本物かどうかは試着効果にも重要です。これを満足させるには、顔認識などのAI技術により、仮想試着会社「衣脈」は短時間で識別して復元することができ、ユーザー独自の3 D五感モデルを作ることができる。

ユーザー自身の仮想イメージの問題を解決しました。仮想衣類の材質、布地も真実に近い方がいいです。仮想ファブリックに焦点を当てた創始会社「心ドンハートDub」はAIの物理エンジンによって、衣類のファブリックを高精度にデジタル化して還元することで、仮想衣類のテクスチャ、花型、色がよりリアルになり、本体の衣類の上体のペンダント感があります。

仮想試着は現在直面している問題は、技術の発展とともに次第に解決できると言えます。ここ数年来、プラットフォームと資本が絶えずこの業界に入って、探求と研究を行って、たとえ仮想の試着業界があまり熟していない今ですとしても、依然として大きい空間が発掘できると説明しています。あるいは、これらの従業員はこの業界の未来がトレンドになると確信しています。

しかし、彼らは何を頼りにしていますか？仮想の試着の役割は顧客のニーズを満たすだけではなく、一連の「連鎖反応」を生むからです。

オンラインでは、仮想試着環境がユーザーが服を買うかどうかの重要な要素になります。実际には、ユーザーが试着中に発生した各データは完全に収集でき、ユーザーに服を勧める重要な根拠としている。オンラインで服を試したら、システムは私達の体のデータによって一番似合う服を紹介してくれます。転化率は大幅に上がると信じています。

オンラインのデータ収集はAPPをチャネルとし、オフラインでは仮想試着設備を入口として利用することができます。現在の仮想試着設備はハイエンド店舗に多く登場しています。一時的に規模化が不可能な場合、データ収集はこのような設備の主要な機能の一つになります。また、実写の販売はまだ高い購買率を実現しています。仮想の試着装置はAI技術でユーザーの体型や消費者の好みなどのデータを収集し分析して、それによってスマートな購入サービスを提供しています。これは実際の販売よりも異なるユーザーの個性をゲットできます。

これはオンラインショッピングのほかに、仮想試着アプリとオフライン設備を通じて収集されたデータにもっと深い意味があります。仮想試着の普及を促進することは、「試着」そのものだけではなく、より大きな意味を持つようになります。

三、仮想試着でデータを集めて、裏に深い意味があります。

ユーザーの閲覧、試着、購入などの一連の行為がデジタル化された形で記録された後、カスタマイズ、衣装デザインなどの面で実際的な意味があります。

既製服が流行する前に、裁縫はずっと人気があります。しかし、今ではスーツ、シャツ、そして少数のハイエンドの婦人服だけがカスタマイズできます。この速いリズムの時代に、「体を測って服を裁断する」のはすでに大衆の行為になって、スーツとシャツのデザインは単一で、服の見本の基礎の上で簡単に設計すればいいです。婦人服の種類は複雑で、十分なコストがない限り、カスタマイズが可能です。

しかし、一方で、今の消費者はますます価格性能比を服を買う重要な要素として使わなくなりました。個性が十分で、品質が十分に高いなら、多くお金を使ってもいいです。特に「個性」の面で需要がもっと強くなりました。このような需要は個性的なデザインとカスタマイズによって満足できます。

AIなどの先進技術の助けで、この点は完全に実現できます。収集した情報によって仮想モデルと顔の特徴を構築し、それに基づいて設計とバージョンアップを行うことで、このプロセスは基本的にアルゴリズムによって達成でき、最大で人工コストを低減し、規模化応用が期待される。また、データを取得することは、事業体とプラットフォームに会員システムを構築し、精確なマーケティングを行い、完全な産業チェーンを形成することに大いに役立つ。

このようにすれば、最大限にユーザーのニーズを満足させ、商店に収益のチャネルを増やし、さらに仮想の試着技術の普及を促進することができます。これは企業が仮想の試着を楽しむ「功利性」の動機であり、まさに仮想の試着技術の発展を推進する最も活発な部分です。

オンラインのエレクトビジネスプラットフォームにとって、仮想の試着はエレクトビジネス業界の転換点になるかもしれません。この技術を本当に身につけることができる人は、競争の激しい線上に突起する可能性があります。しかし、それを実現するためには、合理的な購入のためのクローズドループを構築し、モバイル端末での仮想試着アプリケーションの使用パターンなどを改善する努力が必要です。

現在の仮想衣装の応用と設備は完全ではないが、多くのユーザーと入局者を引きつけている。技術の発展と業界の成熟に従って、“燎原”の突破口を探し出すことができます。