跨境电商,怎么通过AI让服饰更有产品代入感?

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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

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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。

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