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一直以來，線上買衣服最怕的就是不合身。AI興起之后，是不是能通過AI的模擬衣服上身效果？這篇文章，作者對幾款此類工具進行了測評，一起來看看結(jié)果。

在電商行業(yè)中，商品展示的效率和效果直接影響銷售轉(zhuǎn)化率。然而，商家們常常面臨以下痛點：

• 單品難區(qū)分：不同款式的衣物在展示時往往難以突出各自的特點，如襯衣、外套、領(lǐng)帶等。
• 顏色偏差：換色時易偏色，丟失光影細節(jié)，導(dǎo)致退貨率攀升。
• 材質(zhì)難以還原：材質(zhì)復(fù)雜（如沙質(zhì)、蕾絲）或帶花紋衣服換色困難。
• 重復(fù)性勞動：比如商品展示中的Logo添加、顏色調(diào)整等，需要大量人工操作。

基于這些問題，現(xiàn)有的AI換衣/換色工具為我們提供了初步的解決方向。以下是對多個現(xiàn)有工具的體驗對比分析，并提出兩個AI解決方案：快速選中+AI追色 和 快速選中+inpainting（局部重繪）。

一、功能體驗對比總結(jié)

二、功能體驗對比概述

1. 【開源】Magic Clothing – 可控服裝驅(qū)動的圖像合成

Github地址：Magic Clothing

背景：基于潛在擴散模型（Latent Diffusion Model, LDM）的圖像合成系統(tǒng)，專門設(shè)計來處理服裝驅(qū)動的圖像合成任務(wù)。它能夠生成根據(jù)文本提示生成定制的、穿著特定服裝的人物圖像。這個系統(tǒng)通過在生成過程中融合服裝細節(jié)，實現(xiàn)了高度可控和細粒度的圖像輸出。

功能亮點：

• 服裝細節(jié)保持：在以往的圖像生成中，尤其是涉及復(fù)雜服裝細節(jié)時（如紋理、圖案），很難在生成的圖像中精確地保持這些細節(jié)。Magic Clothing通過一個稱為“服裝提取器”的特殊組件，能夠精確捕捉和再現(xiàn)這些服裝細節(jié)。
• 文本提示的精準表達：在生成圖像時，Magic Clothing不僅考慮服裝的精確表達，還確保圖像能夠符合用戶通過文本輸入的描述，如人物的姿態(tài)、情感或場景環(huán)境，增強了圖像的個性化和適應(yīng)性。生成圖像的可控性：通過結(jié)合多種控制技術(shù)和模型擴展（如ControlNet和IP-Adapter），Magic Clothing能夠在更多維度上控制圖像生成過程，如改變?nèi)宋镒藙莼蛉诤咸囟ǖ拿娌勘砬樘卣?，實現(xiàn)更加復(fù)雜和多樣化的圖像輸出。

操作流程：

1. 上傳模特圖像和服裝圖像。
2. 過文本提示或姿態(tài)控制生成合成圖像。
3. 輸出效果圖。

洞察：可控性和紋理處理能力突出，適合電商展示中需要細節(jié)還原的復(fù)雜服裝類目。但依賴使用者部署，還未體驗效果。

2. Pic Copilot – AI商品營銷圖優(yōu)化工具

體驗地址：Pic Copilot

市場定位：為電商平臺提供AI驅(qū)動的圖片優(yōu)化工具，旨在通過優(yōu)化商品圖片提高點擊率和轉(zhuǎn)化率。

功能亮點：

• 快速生成效果圖：提供40余位已授權(quán)模特，有效規(guī)避版權(quán)風險。
• 成本控制：通過低成本生成高質(zhì)量商品展示圖，解決大規(guī)模圖片展示的成本問題。

操作流程：

1. 上傳服裝平鋪圖
2. 選擇模特
3. 生成效果圖（限時一的點數(shù) 十五個點數(shù)，一個點數(shù)0.02美元）

洞察：適合大批量生產(chǎn)的電商平臺使用，但在材質(zhì)細節(jié)方面略有欠缺，模特替換不夠靈活。

3. 【開源】Kolors Virtual Try-On – AI虛擬換衣工具

官網(wǎng)鏈接：Kolors官網(wǎng)

試用鏈接：Hugging Face 體驗文字保留完好（??）

背景：快手可圖團隊開發(fā)的Al虛擬換衣工具，基于深度學習技術(shù)，通過分析用戶上傳的照片，智能適配服裝，生成逼真的試穿效果。工具支持個性化推薦，適用于時尚搭配、內(nèi)容創(chuàng)作和電商營銷等多個場景。

功能亮點:

• 圖像輸入處理：該AI系統(tǒng)接受兩個輸入，一個人的模特圖像和一件服裝圖像。這些圖像被處理和分析，以提取關(guān)鍵特征和特性。
• 身體姿勢估計：先進的計算機視覺算法用于檢測和估計輸入圖像中人物的身體姿勢。此步驟對于準確放置服裝物品至關(guān)重要。
• 服裝分割：AI 將服裝物品從背景中分離，識別其形狀、顏色和紋理。這些信息用于在人物身上真實地渲染該物品。
• 虛擬試穿生成：使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs），AI合成一幅新圖像，將人物的模特與服裝單品結(jié)合起來，確保合身、垂感和光照效果。
• 圖像優(yōu)化：最后一步涉及對生成的圖像進行優(yōu)化，調(diào)整真實感陰影、皺紋，并確保衣物與人物圖像的無縫結(jié)合。

操作流程:

1. 上傳摸特圖
2. 自動局部繪制mask/手動涂抹（無法精準的定位的衣服）（無法精準區(qū)分衣服單品）
3. 上傳服裝圖
4. 可以同過修改prompt靈活調(diào)整需求
5. 輸出效果圖（$0.165元/張 – 季訂閱）

洞察：在個性化推薦方面表現(xiàn)優(yōu)異，特別適合電商平臺為用戶提供更好的購物體驗，但在服裝分割和細節(jié)靈活處理方面有待提升。

4. PicPic -為東南亞市場推出的AI生圖工具

體驗地址：PicPic

市場定位：PicPic是字節(jié)跳動專為東南亞市場推出的AI生圖工具，深入理解當?shù)卦O(shè)計師的需求和習慣，提供符合市場特點的產(chǎn)品和服務(wù)。超越了Stable Diffusion的易用性，又比Midjourney更加可控。

功能亮點:

• 快速選中工具：用戶可以通過快速選中工具進行二次涂抹，優(yōu)化圖像生成過程。
• 成本低廉：每張圖生成成本低廉，適合大規(guī)模電商展示需求。

操作流程:

1. 上傳模特圖片。
2. 快速選中工具進行調(diào)整。
3. 輸入描述，生成效果圖。（六個算力，一個算力0.01元）

洞察：PicPic 提供了快速選中工具，增強了用戶對圖像生成的控制，適合需要快速生成大量圖片的電商平臺。

5. 美圖設(shè)計室 – AI服裝換色

體驗鏈接：美圖設(shè)計室

背景：美圖推出的AI服裝換色功能，幫助電商用戶快速更換服裝顏色，提升商品展示效率。

功能亮點：

• 自定義選區(qū)：針對內(nèi)搭、配飾、多人等情況進行換色
• 多色換色支持：支持一次換色4個顏色，效率極高。
• 多任務(wù)同步：保障高效出圖。
• 歷史顏色復(fù)用：支持歷史顏色和顏色收藏，方便用戶復(fù)用常用顏色。

操作流程：

1. 上傳模特圖。
2. 系統(tǒng)默認選中換色區(qū)域，用戶可手動調(diào)整。
3. 選擇顏色或吸取歷史顏色。
4. 輸出效果圖。（一個美豆，一個美豆0.08元起）

洞察：換色功能非常適合需要快速處理大量圖片的電商平臺，但在處理陰影部分時存在細節(jié)欠缺。

三、綜合AI解決方案建議

根據(jù)以上對比，AI在換衣/換色工具中的應(yīng)用可以有效解決電商行業(yè)的多項痛點。我們提出以下兩個初步解決方案：

1）快速選中+AI追色

核心功能：針對需要快速調(diào)整顏色的需求，提供自動選中服裝區(qū)域的功能，并通過AI自動調(diào)整顏色。

2）快速選中+inpainting（局部重繪）

核心功能：在需要調(diào)整服裝部分細節(jié)或加入特殊設(shè)計（如Logo）的場景下，提供快速選中工具并結(jié)合AI局部重繪功能，生成更自然的效果。