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在數字化和個性化的浪潮中，AI技術正在悄然改變我們的衣著與妝容選擇。本文以Dressika為例，深入探討了這款基于色彩搭配的AI應用如何成為私人時尚顧問，幫助用戶解決穿搭難題，同時也揭示了同質化產品中的創新機遇和挑戰。

在AI賦予生活色彩的同時，色彩也在給予AI創造力。

繼各大電商平臺上線虛擬試衣間，幫助人們更快速高效地挑選合適穿搭后，AI裝扮賽道逐漸被打開，從衣著、到面容甚至到發色都可以通過AI進行隨意變換，像是一個隨身攜帶的智能顧問，讓自己隨時隨地找到合適的外在風格。

近期，一款主打顏色搭配的AI虛擬顧問應用Dressika在Google Play美容時尚免費榜中進入了65個國家地區Top10，尤其在歐洲、美洲多地備受歡迎，自推出以來，內購收入前三名的國家分別為巴西、加拿大和英國，三個國家總共貢獻了超60%的收入量。

這或許與歐美大眾注重穿搭的特點有關，畢竟“歐美風”穿搭曾一度在全球市場引領時尚潮流。

今年以來，該應用下載量和收入量都穩步上升，截至7月17日，全球下載量達到近200w，占總下載量38%，收入量占比29%。

（Dressika自成立以來至今的全球下載量）

01 AI+色彩=私人時尚顧問？

當代年輕人的出門“穿搭焦慮”越來越嚴重了，“出門要花很長時間從眾多衣服里挑出一件最合適的”，“本來想買一件衣服卻為了搭配買了一整套”，“看模特穿著很好看，買回來自己穿上就不一樣了”等等，這些真實寫照也從側面反映出大眾對于搭配需求的提升。

AI的融入可以說是恰逢其時，讓普通人也可以像大明星一樣有私人時尚顧問，可以根據不同場合、不同季節，快速選出適合自己的穿搭和妝容，不用再花費大量時間去糾結配色和風格。

Dressika就是這樣一款應用，主打顏色分析，通過上傳一張自拍照，運用AI技術自動進行色彩匹配，并在虛擬試衣間、化妝間搭配出專屬自己的風格?？此剖且粋€很簡單應用，有點類似于曾風靡一時的換裝玩法，但深入各細分功能發現，里面是蘊藏著理論和細節的。

先是上傳一張清晰的自拍照，為了能夠更精準的AI識別，盡量真實還原膚色。由于世界不同國家膚色有很大差異，Dressika基于12季色彩理論為膚色提供了“色號編碼”，通過AI進行全面的色彩分析后，提供合適顏色的衣服配飾、妝容風格和對應發色，這一步驟強調的是自然美和配色之間的協調性。

在衣服配飾方面，Dressika有虛擬試衣間和調色板兩個細分功能。虛擬試衣間提供了多種厚度、材質、風格的衣服作為模板，適用于各個季節，同時還可以自己上傳衣服圖片，AI能夠自動算出衣服中各種顏色與人物間的匹配值。與電商平臺的虛擬人試衣相比，更直觀的感受自身穿上的效果。

在妝容方面，由AI根據膚色輸出的妝容幫助用戶找到適合自己的化妝品色號，降低挑選的時間成本。同時應用中還有彩妝調色板功能，共70種顏色，包含常用的口紅、眼影、眼線筆和腮紅。對一些熱愛化妝的女性來說，對顏色要求十分精準且嚴謹，這些化妝品差一個色號可能都會影響整體妝容效果，能夠提前試色省去了不少試錯成本。

染發是歐美人的一個重要愛好，據公開數據統計，在荷蘭幾乎99%的人都有染發習慣。但由于頻繁染發會造成發質損傷，且染發一次短時間內無法更換，因此在選擇發色的時候往往會十分慎重，試色的重要性就由此體現出來。在Dressika的發色功能中，可在調色板中任意選擇顏色與人物進行搭配，發現更多適合自己的形象搭配。

搜索“Color”這一關鍵詞，我們發現了一些類似的產品，如同為以顏色搭配穿著和妝容的AI Stylist、可與AI造型師聊天的My Palette、提供上千種搭配建議的Color Palettes等等。

經過對比發現，其基本功能都有一定的相似性，不過在功能的垂直性和全面性上，表現的具有差異。而且，這類應用在歐洲及美洲地區市場集中度較高，但想要將市場擴展至全球，其實是比較困難的。

例如在有宗教文化限制的中東地區，對女性穿著及面容有著嚴格的要求，這類應用在當地很難有市場，亞洲地區市場空間很大，但目前還處于待開發階段。

02 智商稅還是真有用?

通過拆解Dressika產品功能不難看出，通過AI識別與色彩搭配結合，輸出一個偏定制化的風格供參考。

然而審美差異造就了不同人搭配的個性化，也造成了定制化與個性化之間的思想沖突，試想一下，如果人人都按照模板去穿搭，又何來各類新潮流的出現呢？

對于喜歡FreeStyle的人來說，這類應用使用場景和頻次可能是有限的。

如在一些需要注重穿著的大型活動上、外出聚會上、或戶外需要與場景色調適配的特殊場合下，會提前使用試裝軟件進行搭配。但在日常生活中，給服裝和妝容的選擇都套上了模板，似乎變成了一種限制手段，去束縛人們對于穿衣自由的追求。

因此，可以當作AI提供的是一個標準的“指導意見”且“僅供參考”，具體發揮還是要看個人喜好。點點數據顯示，近一年以來，Dressika的人均月啟動次數為6.93，遠低于人均啟動次數生活均值9.31，也從側面印證出，用戶日常使用率其實并不算太高。

而在使用試衣功能時，遇到另一個比較麻煩的問題是，根據提供的模板匹配到滿意的服裝后，很可能在現實中無法買到一模一樣的服裝，即使在跨境電商迅速發展的當今，最終也只能退而求其次去尋找風格相似的商品。

另外，無論是電商平臺中的虛擬試衣間還是專門的AI搭配應用，都沒有很好的解決尺碼匹配問題，雖然電商平臺可以根據輸入的身高體重去智能識別，但大眾的身材比例還是有一定差距的。

而Dressika也僅僅是根據人像照片去進行風格搭配，并沒有衣服尺碼是否適配功能。

要成為一個真正的智能時尚“顧問”，在功能打造方面其實還有很大進步空間，目前看來，僅可以算作一個時尚“助手”，能夠在特定場景下，提供從妝容到服裝協調搭配的參考意見。

02 同質化產品增多，未來路在何方？

近幾年電商在全球爆火帶動了AI裝扮這個賽道，雖然目前應用數量還不是很多，但已出現明顯的同質化傾向，然而，跳出現有的思維框架，或許也可以找到一些機會點。像Dressika以色彩搭配為切入點的，可以將“顧問”一詞放大，參考真人時尚顧問的工作內容，去上線對應的功能，如增加風格選擇、搭配意見指導、及前文提到的尺碼試穿等內容，真正承擔時尚顧問的角色。

而與全面相對應的就是聚焦，專注垂直的去做某一細分功能，如AI發型，從可變換顏色到長短、發型等，不僅在功能上做到了精細化，還從區域市場上進行了擴展，受眾群體從喜愛染發的人擴充到了在意發型的人。

另外，跳出現有功能，通過發散思維可以看到，除了衣服、妝容、頭發還有美甲、美瞳、配飾等需要色彩搭配的美妝產品，雖然受眾更加細分，但作為輔助的特色功能，也有機會去吸引用戶。

總體來說，想要打造真正的AI時尚顧問，可優化和創新的內容還有很多。

從區域上來看，雖然當前這類應用的受眾集中在歐美，但隨著穿衣自由的風持續吹向亞洲，很可能在未來引領一股穿搭新潮流。

屆時，人手一本電子“穿搭秘籍”，將又是一個嶄新的藍海市場。

04 結語

不能因為AI提供了固定模板，就失去個性化的自我。往小了說，穿搭是一種展現自我的時尚風格，往大了說，也可以是一種藝術體現。

或許從色彩理論來說，AI是對的，但潮流藝術從不應該被貼上對錯標簽，被束縛和限制。

從裝扮這一賽道來說，AI提供的更多是建議，作為一種輔助手段，幫助人們找到適合自己的風格，通過更多功能開發和細節刻畫，不斷完善顧問這一形象。