火を溫めない仮想の試著技術(shù)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著けた時(shí)、人類文明の始まりを示しています。長い年月の洗禮を経て、今日人々が服を著ることに対して求めているのは、體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、服を著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(shí)には、これらの條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「試著室」が標(biāo)準(zhǔn)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臺(tái)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著することができません。

仮想の試著は本當(dāng)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(jī)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(shè)備を?qū)毪筏皮い蓼埂￥筏贰g際には、仮想の試著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狀態(tài)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、仮想の試著は大ヒットする機(jī)會(huì)がありますか？この狀態(tài)で、まだ従業(yè)員がこの分野で堅(jiān)持していますが、他の動(dòng)力がありますか？

一、仮想試著はいいですが、普及できませんでした。技術(shù)とコストは難しいです。

実際には、仮想試著という技術(shù)はすでに現(xiàn)れています。2011年、京東とインテルは戦略提攜を達(dá)成し、マイクロソフトKINECTの仮想試著鏡を適用して、その年のインテルのデジタル表示年次総會(huì)に登場しました。2012年、貓は新Logoが発表した年次祝典に「仮想試著」の機(jī)能を発表しました。2014年、ユニクロ仮想試著室に登場しました。4 D技術(shù)を採用して、ユーザーは體のデータによって自分で調(diào)節(jié)して、バーチャルイメージをより現(xiàn)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著機(jī)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(xì)部を十分にユーザーに展示しています。2018年にはAmazonは仮想試著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(jié)合し、ユーザーは試著結(jié)果によって購入するかどうかを決定します。

ここ數(shù)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(yè)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著できないことが多いです。服という商品は非標(biāo)準(zhǔn)品に屬し、さらに個(gè)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「この服は私に著る効果」であり、「標(biāo)準(zhǔn)的なスタイル」を持つモデルの効果ではない。消費(fèi)者はその時(shí)に確認(rèn)できなくて、後で商品を返卻する確率もオフラインの店よりずっと高くなります。これはユーザーの體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(fèi)者は試著できますが、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、試著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。試著の過程はとても面倒です。特に冬には服が多くて、一つずつ脫いで著て體験するのはよくないです。消費(fèi)者が絶えず服を試著していると、汗や口紅がついたり、壊れたりする恐れがあります。

これらの痛い點(diǎn)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點(diǎn)を解決することができる仮想の試著は盛んになるべきですが、実際にはそうではありません。

既存の仮想試著裝置の完成品にとって、著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(zhì)と特性を?qū)g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?qū)g際に表示することができない。実際には、身長と體重が同じ人でも、肩、胸、腰などの細(xì)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與えます。また、オンラインで購入した場合、形體データを共有できない場合、ユーザーは、複數(shù)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體験を低減することができる。

服の生地と材質(zhì)の方面で、仮想の試著は効果を現(xiàn)れることができなくて、寶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)服裝の細(xì)い點(diǎn)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(shí)、生地の質(zhì)感、色収差、懸垂効果は非常に重要な參考要素です。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著裝置があっても、多くのユーザーが並んで試著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數(shù)千萬から數(shù)萬元までかかります。そして、設(shè)備を?qū)毪工毪韦獍菠胜い扦埂￥长韦瑜Δ圣偿攻趣细呒?jí)品専門店だけが負(fù)擔(dān)できるかもしれません。普通の店舗であれば、設(shè)備の使用率が高く、服の新調(diào)度が速いので、仮想の試著設(shè)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來ません。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(jìn)技術(shù)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(shù)こそ硬い道理です。

仮想の試著が「燎原」の勢いになりたいなら、まずユーザーの代入感が強(qiáng)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(gè)性化などの面での需要を満足させます。現(xiàn)在の3 D、4 Dモデリング、コンピュータ視覚、畫像學(xué)などの技術(shù)は総合的に応用できます。今は服の撮影が標(biāo)準(zhǔn)化されています。服のセットは數(shù)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(diào)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體のデータに対してよく分からないです。これは體のラベルで解決できます。仮想試著會(huì)社の「服が買いやすい」というサービスが導(dǎo)入されました。ユーザーは基礎(chǔ)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。

體のほかに、顔の情報(bào)が本物かどうかは試著効果にも重要です。これを満足させるには、顔認(rèn)識(shí)などのAI技術(shù)により、仮想試著會(huì)社「衣脈」は短時(shí)間で識(shí)別して復(fù)元することができ、ユーザー獨(dú)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(zhì)、布地も真実に近い方がいいです。仮想ファブリックに焦點(diǎn)を當(dāng)てた創(chuàng)始會(huì)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、本體の衣類の上體のペンダント感があります。

仮想試著は現(xiàn)在直面している問題は、技術(shù)の発展とともに次第に解決できると言えます。ここ數(shù)年來、プラットフォームと資本が絶えずこの業(yè)界に入って、探求と研究を行って、たとえ仮想の試著業(yè)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(yè)員はこの業(yè)界の未來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？仮想の試著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、仮想試著環(huán)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。実際には、ユーザーが試著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(dá)の體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著設(shè)備を入口として利用することができます。現(xiàn)在の仮想試著設(shè)備はハイエンド店舗に多く登場しています。一時(shí)的に規(guī)模化が不可能な場合、データ収集はこのような設(shè)備の主要な機(jī)能の一つになります。また、実寫の販売はまだ高い購買率を?qū)g現(xiàn)しています。仮想の試著裝置はAI技術(shù)でユーザーの體型や消費(fèi)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(gè)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、仮想試著アプリとオフライン設(shè)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。仮想試著の普及を促進(jìn)することは、「試著」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、仮想試著でデータを集めて、裏に深い意味があります。

ユーザーの閲覧、試著、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、衣裝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、そして少數(shù)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(shí)代に、「體を測って服を裁斷する」のはすでに大衆(zhòng)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(chǔ)の上で簡単に設(shè)計(jì)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(fèi)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(gè)性が十分で、品質(zhì)が十分に高いなら、多くお金を使ってもいいです。特に「個(gè)性」の面で需要がもっと強(qiáng)くなりました。このような需要は個(gè)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(jìn)技術(shù)の助けで、この點(diǎn)は完全に実現(xiàn)できます。収集した情報(bào)によって仮想モデルと顔の特徴を構(gòu)築し、それに基づいて設(shè)計(jì)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(dá)成でき、最大で人工コストを低減し、規(guī)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(yè)體とプラットフォームに會(huì)員システムを構(gòu)築し、精確なマーケティングを行い、完全な産業(yè)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、さらに仮想の試著技術(shù)の普及を促進(jìn)することができます。これは企業(yè)が仮想の試著を楽しむ「功利性」の動(dòng)機(jī)であり、まさに仮想の試著技術(shù)の発展を推進(jìn)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、仮想の試著はエレクトビジネス業(yè)界の転換點(diǎn)になるかもしれません。この技術(shù)を本當(dāng)に身につけることができる人は、競爭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?qū)g現(xiàn)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(gòu)築し、モバイル端末での仮想試著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(xiàn)在の仮想衣裝の応用と設(shè)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(shù)の発展と業(yè)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。