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AI虚拟试衣，在中国是伪需求

2025-12-11 分类：AI / 产业洞察 / 电子商务 阅读(842) 评论(0)
先说结论，AI虚拟试衣在中国基本没有市场。
 
很多人可能觉得，虚拟试衣能够大幅度提升购买服装的体验，节省大量的试错成本和用户时间。所以，这个赛道肯定是实现了人类新的进步的好赛道呀！为什么你敢说在中国没有市场？
 
我一开始也认为这个赛道大有可为，而且谷歌最近也在自己的AI搜索结果中上线了tyr it on的功能，当用户搜衣服时点一下，传张自己的照片，就能预览上身效果。动动手指就能立竿见影，感觉很神奇。 

淘宝更早，在2023年6月就上线了淘宝试衣的功能，据称已经累计有超过1000万的用户。

但是，和一个做AI虚拟试衣项目的朋友聊完后，我意识到AI虚拟试衣在中国压根就没有市场。我的这个朋友刚刚停掉了自己的这个AI虚拟试衣项目，不再投钱，也不指望能够收回投资。
 
“阿里的Anyone Outfit项目，现在其实也处在停滞状态。”他对我说。Anyone Outfit项目，是阿里的VTO（Virtual Try-On）项目，它原本旨在为商家提供虚拟试衣的服务。

01 想做完善，技术上很难

当前的AI虚拟试衣技术大多停留在相对初级的阶段。它本质上是一种2D转2.5D的图像融合技术——简单来说，就是将服装图片贴到人体图片上。
 
在AI不断进步的今天，这种方法并不难实现。用现在的很多大模型，比如Nano Banana，或者国内的类似文生图、图生图模型，或者用Diffusion模型都可以实现。
 
这个方法对那些普通的，想尝试一下这个衣服穿在身上大概怎么样的用户来说，或许可用，但是对于卖衣服的商家，他们并不喜欢这种简单粗暴的解决方法。
 
因为服装和鞋不一样。衣服是软的，它有质感，同样剪裁、同样样式、同样颜色的衣服，假如料子的材质、厚度、重量、弹性等任何属性不一样，穿在人身上的效果就不会相同。
 
贴图的方法，很容易改变衣服的质感，模糊一些衣服的细节，甚至改变用户的体型，因为它本质上是AI生搬硬套硬凑出来的。
 
穿的效果跟VTO图片凑出来的效果不同，用户就会不开心，说是你衣服质量的问题。
 
所以，你得全方位模拟衣服的物理属性，用3D去实现，而不是2D贴图的“假3D”的方式。但要用3D模拟衣服的物理属性，又非常困难，技术上实现起来门槛很多，计算量很大，还需要商家愿意配合，愿意拿着专门设备做扫描。这根本就不可能实现。
 
所以，现在几乎所有的VTO厂商，都是用的2D“凑图”的方式，本质上跟前面展示的Google的那个“Try it on”的方式，没有什么区别。
 
它能实现六分的效果，但远远达不到九分。我这个朋友说。
 
那六分就六分吧，但是，实际上，就算用最容易实现的技术方式去做这个事情，用户其实也不会真的用这个东西。
 
这就涉及到这个事情的第二个缺陷——体验上的缺陷。

02 消费者体验缺陷

体验缺陷不仅仅是对消费者的，也包括对卖家的。
 
先看看对消费者的。
 
VTO最让消费者放弃的，是它“捏图”需要时间。
 
再快，也得十几秒钟，但常常超过30秒，甚至一两分钟也很常见。
 
你让一个女孩等十几秒钟才看到效果？她有这功夫已经查看了好几件衣服了！
 
更不用说要等30秒甚至1分钟！
 
出图慢，马上就没有人用了。但是出图快，那又会很不真实，有可能会把人的身材都改变了。比如下图 ，一个正常身材的女性，换上精灵装之后，马上变成丰乳细腰。

而且，对消费者自己拍摄自己身材的图片其实也有一定要求。有的用户还会担心上传自己的照片会导致隐私泄露。
 
消费者对虚拟试衣的态度是，玩一下没问题，玩过之后，也就那样，买衣服的时候，还是按照原来的习惯买。这个“原来的习惯”，就严重降低了虚拟试衣的需求。
 
而且这个“原来的习惯”是中国独有的：中国消费者在互联网上购买服装，因为有非常完善强大的退换货机制，所以一次性多买几件自己觉得不错的衣服，然后在家试穿，觉得不合适的统统退掉，对于他们而言，并没有什么额外的成本和负担。
 
所以这个习惯导致中国服装的退货率极高，据说在促销期间，能达到近90%，平常时间也能有70%。
 
反正有退货险，消费者自己的家就是试衣间。
 
既然自己家里可以试衣，那么干嘛还非要用虚拟试衣多此一举？
 
所以，虚拟试衣对消费者基本没有粘性。

03 商家也不乐意用

虚拟试衣对商家是伪需求。
 
因为商家觉得，虚拟试衣会实质性降低用户的购买欲望，降低转化率。
 
营销的核心在于营造购买幻觉。商家通过身材完美的模特、特殊的场景和打光，为消费者打造一个”幻觉“，我穿上也会像模特这样光彩夺目的。
 
而且许多消费者对于自己的身材实际上是没有非常准确的认知的。所以看到模特穿得好看，自然而然也会觉得自己穿着也会好看。
 
这是大部分人的正常心理，如果不是这样，商家也就没有必要花大钱请肤白貌美大长腿的模特了。
 
消费者于是也就下单购买，心想着要是不合适，大不了退货。
 
而AI虚拟试衣却非常可能打破消费者的这种幻觉。当看到自己的上身效果与模特上身效果对比时，这个幻觉瞬间就被击碎了。

图片由AI生成

更何况商家还要为这“击碎用户幻觉”的工具，付出额外的成本。
 
先不说用这工具可能要花费额外的费用，就说为了实现用户真实的试衣体验，就还得扫描每一件服装，提供衣料的相关数据信息。
 
我疯了花钱找罪受，最后反而还让我更不卖钱了！

04 海外的成功案例，套用不到中国

有朋友说，Google那个Try it on不是很成功吗？
 
Google那个当然可以呀，它是第三方呀，又不是卖家自己。 
 
而且海外的用户基本上很少像中国消费者这样，有“退换货特权”。他们也就很难一次性来个一个二十件衣服，只挑自己最喜欢的几件。很多时候物流是要成本的。所以海外消费者网上购物的时候，在下单前会更谨慎决策。
 
又有朋友说，你说的不对，沃尔玛的一款VTO工具不就挺成功吗？
 
沃尔玛的这个VTO工具，就叫Virtual Try-On，这是一款 AR 购物工具，用户可以与朋友分享他们创建的虚拟服装，然后获得他们的反馈意见。
 
简单讲，这个虚拟试衣功能的价值更像是娱乐和社交工具，而非严肃的购物决策工具。
 
很多用户拿着它去模拟穿上各种搞笑衣服的效果，然后跟朋友们分享，觉得很有趣。仅此而已。

而在中国市场，女生不会癫狂到要穿上奇装异服博取好友的一笑。
 
我们没有这个文化。
 
或许未来，技术进一步进步了，AI虚拟试衣在中国会有更多的用户。但至少现在，这个市场没有这个需求，也没有人会愿意花真金白银去购买它。

-宋星大课堂1月10日上海-

最后13席

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宋星

宋星，系国内领先的互联网数据咨询机构“纷析数据”的创始人。 宋星是数据化互联网营销与运营资深的从业者和行业意见领袖，“互联网分析在中国”博客（原“网站分析在中国”）全文作者，新南威尔士大学营销分析行业顾问委员会（UNSW Marketing Analytics Advisory Board）委员。阳狮媒体集团特聘顾问，百度集团顾问与钻石讲师，腾讯星河计划顾问，Google mLab顾问，北京航空航天大学特聘教授，前阳狮媒体集团数据、技术与创新事业部总经理，前Adobe Omniture Business Unit亚太区首席商业咨询顾问。 宋星先生也是公益组织：互联网数据官（iCDO）和WAW行业沙龙的创立者。

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