跨境电商，怎么通过AI让服饰更有产品代入感？

一直以来，线上买衣服最怕的就是不合身。AI兴起之后，是不是能通过AI的模拟衣服上身效果？这篇文章，作者对几款此类工具进行了测评，一起来看看结果。

在电商行业中，商品展示的效率和效果直接影响销售转化率。然而，商家们常常面临以下痛点：

• 单品难区分：不同款式的衣物在展示时往往难以突出各自的特点，如衬衣、外套、领带等。
• 颜色偏差：换色时易偏色，丢失光影细节，导致退货率攀升。
• 材质难以还原：材质复杂（如沙质、蕾丝）或带花纹衣服换色困难。
• 重复性劳动：比如商品展示中的Logo添加、颜色调整等，需要大量人工操作。

基于这些问题，现有的AI换衣/换色工具为我们提供了初步的解决方向。以下是对多个现有工具的体验对比分析，并提出两个AI解决方案：快速选中+AI追色 和 快速选中+inpainting（局部重绘）。

一、功能体验对比总结

二、功能体验对比概述 1. 【开源】Magic Clothing – 可控服装驱动的图像合成

Github地址：Magic Clothing

背景：基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Model, LDM）的图像合成系统，专门设计来处理服装驱动的图像合成任务。它能够生成根据文本提示生成定制的、穿着特定服装的人物图像。这个系统通过在生成过程中融合服装细节，实现了高度可控和细粒度的图像输出。

功能亮点：

• 服装细节保持：在以往的图像生成中，尤其是涉及复杂服装细节时（如纹理、图案），很难在生成的图像中精确地保持这些细节。Magic Clothing通过一个称为“服装提取器”的特殊组件，能够精确捕捉和再现这些服装细节。
• 文本提示的精准表达：在生成图像时，Magic Clothing不仅考虑服装的精确表达，还确保图像能够符合用户通过文本输入的描述，如人物的姿态、情感或场景环境，增强了图像的个性化和适应性。生成图像的可控性：通过结合多种控制技术和模型扩展（如ControlNet和IP-Adapter），Magic Clothing能够在更多维度上控制图像生成过程，如改变人物姿势或融合特定的面部表情特征，实现更加复杂和多样化的图像输出。

操作流程：

1. 上传模特图像和服装图像。
2. 过文本提示或姿态控制生成合成图像。
3. 输出效果图。

洞察：可控性和纹理处理能力突出，适合电商展示中需要细节还原的复杂服装类目。但依赖使用者部署，还未体验效果。

2. Pic Copilot – AI商品营销图优化工具

体验地址：Pic Copilot

市场定位：为电商平台提供AI驱动的图片优化工具，旨在通过优化商品图片提高点击率和转化率。

功能亮点：

• 快速生成效果图：提供40余位已授权模特，有效规避版权风险。
• 成本控制：通过低成本生成高质量商品展示图，解决大规模图片展示的成本问题。

操作流程：

1. 上传服装平铺图
2. 选择模特
3. 生成效果图（限时一的点数 十五个点数，一个点数0.02美元）

洞察：适合大批量生产的电商平台使用，但在材质细节方面略有欠缺，模特替换不够灵活。

3. 【开源】Kolors Virtual Try-On – AI虚拟换衣工具

官网链接：Kolors官网

试用链接：Hugging Face 体验文字保留完好（👍）

背景：快手可图团队开发的Al虚拟换衣工具，基于深度学习技术，通过分析用户上传的照片，智能适配服装，生成逼真的试穿效果。工具支持个性化推荐，适用于时尚搭配、内容创作和电商营销等多个场景。

功能亮点:

• 图像输入处理：该AI系统接受两个输入，一个人的模特图像和一件服装图像。这些图像被处理和分析，以提取关键特征和特性。
• 身体姿势估计：先进的计算机视觉算法用于检测和估计输入图像中人物的身体姿势。此步骤对于准确放置服装物品至关重要。
• 服装分割：AI 将服装物品从背景中分离，识别其形状、颜色和纹理。这些信息用于在人物身上真实地渲染该物品。
• 虚拟试穿生成：使用生成对抗网络（GANs），AI合成一幅新图像，将人物的模特与服装单品结合起来，确保合身、垂感和光照效果。
• 图像优化：最后一步涉及对生成的图像进行优化，调整真实感阴影、皱纹，并确保衣物与人物图像的无缝结合。

操作流程:

1. 上传摸特图
2. 自动局部绘制mask/手动涂抹（无法精准的定位的衣服）（无法精准区分衣服单品）
3. 上传服装图
4. 可以同过修改prompt灵活调整需求
5. 输出效果图（$0.165元/张 – 季订阅）

洞察：在个性化推荐方面表现优异，特别适合电商平台为用户提供更好的购物体验，但在服装分割和细节灵活处理方面有待提升。

4. PicPic -为东南亚市场推出的AI生图工具

体验地址：PicPic

市场定位：PicPic是字节跳动专为东南亚市场推出的AI生图工具，深入理解当地设计师的需求和习惯，提供符合市场特点的产品和服务。超越了Stable Diffusion的易用性，又比Midjourney更加可控。

功能亮点:

• 快速选中工具：用户可以通过快速选中工具进行二次涂抹，优化图像生成过程。
• 成本低廉：每张图生成成本低廉，适合大规模电商展示需求。

操作流程:

1. 上传模特图片。
2. 快速选中工具进行调整。
3. 输入描述，生成效果图。（六个算力，一个算力0.01元）

洞察：PicPic 提供了快速选中工具，增强了用户对图像生成的控制，适合需要快速生成大量图片的电商平台。

5. 美图设计室 – AI服装换色

体验链接：美图设计室

背景：美图推出的AI服装换色功能，帮助电商用户快速更换服装颜色，提升商品展示效率。

功能亮点：

• 自定义选区：针对内搭、配饰、多人等情况进行换色
• 多色换色支持：支持一次换色4个颜色，效率极高。
• 多任务同步：保障高效出图。
• 历史颜色复用：支持历史颜色和颜色收藏，方便用户复用常用颜色。

操作流程：

1. 上传模特图。
2. 系统默认选中换色区域，用户可手动调整。
3. 选择颜色或吸取历史颜色。
4. 输出效果图。（一个美豆，一个美豆0.08元起）

洞察：换色功能非常适合需要快速处理大量图片的电商平台，但在处理阴影部分时存在细节欠缺。

三、综合AI解决方案建议

根据以上对比，AI在换衣/换色工具中的应用可以有效解决电商行业的多项痛点。我们提出以下两个初步解决方案：

1）快速选中+AI追色

核心功能：针对需要快速调整颜色的需求，提供自动选中服装区域的功能，并通过AI自动调整颜色。

2）快速选中+inpainting（局部重绘）

核心功能：在需要调整服装部分细节或加入特殊设计（如Logo）的场景下，提供快速选中工具并结合AI局部重绘功能，生成更自然的效果。

本文由 @Timjune 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议。