Datawhale 04月03日 00:32
喂饭级教程!AI一键试衣,不用PS也能学会
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本文探讨了利用GPT-4o等AI工具实现虚拟试衣的可能性,通过上传身材数据、服装图片和人脸照片,生成试穿效果图,并进行服装搭配。文章还介绍了市场上现有的虚拟试衣工具,如WeShopAI和淘宝试衣间,分析其优缺点,并展望了虚拟试衣在消费者和电商领域的应用前景。

🙋‍♀️作者尝试使用GPT-4o进行虚拟试衣,通过提供身材数据、服装商品图和人脸照片,生成试穿效果,并进行服装搭配。

💡GPT-4o在试衣过程中,可根据用户需求推荐尺码、搭配服装,并生成试穿图片,为用户提供个性化的穿搭建议。

🧐文章对比了GPT-4o试衣的优势与不足,并推荐了WeShopAI和淘宝试衣间等现成的虚拟试衣工具,方便用户体验。

🛍️虚拟试衣技术可应用于消费者和电商领域,消费者可通过AI提升穿搭技能、节省购物成本;电商商家可降低商拍成本,推动行业发展。

原创 leaf 2025-03-31 21:51 浙江

 Datawhale干货 

作者:leaf,Datawhale成员

🐵

本文目录:

    一个想法:GPT-4o能不能帮我们虚拟试穿衣服?使用GPT-4o试穿过程,捏了一个服装搭配师提示词过程中的产品观察如果想用现成工具怎么做?推荐两个AI工具

1. 一个想法

你是否有这些烦恼?

如果有一个虚拟试衣镜,直接在线生成一个符合自己身材的数字人,我们把衣服商品图和尺码给到AI,它直接生成衣服的上身效果。再以同样的方式搭全套。

这样一定能减少我们剁错手的概率。毕竟,谁不想玩“自己版”奇迹暖暖呢?

正好,最近GPT新出了native ImageGen能力,效果非常炸裂(已经被吉卜力风格画刷屏)。如果你还没有感知,下面是一些比较惊艳的生图案例:

于是我在想,最新、最强的GPT-4o能不能帮我们实现“试衣自由”?

说干就干!


使用GPT-4o帮我们实现“试衣自由”

首先需要知道我们的身材数据,然后找到想试穿的衣服的商品图。为了尽可能还原,需要把商品的尺码图也找到。比如:

再找一张自己面部清晰的照片,把这3张图按顺序扔给GPT,让它给出尺码建议和试穿照。

这是提示词:

背景:我是一名女生,想虚拟试衣    
我的身材数据:  
- 身高:[1*2cm]  
- 体重:[*5kg]  
- 三维:[胸围*cm,腰围*cm,臀围*cm]   

左图的[蓝色针织衫]是我想试穿的衣服,中间图是这件衣服的商品尺码,右图是人脸参考。     

请你根据我的身材从中选择一个最合适的尺码,执行以下步骤:  
1. 我最适合的穿哪个尺码  
2. 使用创建图片功能,生成符合上述身材数据和该人脸的衣服试穿照

*使用时替换[]中的内容

不要忘了勾选“创建图片”功能。

GPT经过一番分析,建议我们穿M码,建议得不错

这是生成效果:

衣服有了,让GPT帮忙搭条裤子和鞋吧

提示词:

假如你是一名专业的服装搭配师,擅长为女大学生搭配服装。 
请你给我推荐适合这件[蓝色针织衫]的下装和鞋,我想要在[去环球影城]的时候穿

*使用时替换[]中的内容

根据建议,选了一条牛仔蓝的A字裙。

提示词:

左图是A字裙,右图是它的尺码表。 
请生成搭配后的图片。背景在[游乐场],自然的拍照姿势

*使用时替换[]中的内容,注意勾选“创建图像”

这样就能看到试穿效果啦

我们还可以把GPT当私人服装搭配师来问,比如:

这套搭配看起来平平无奇,想更有创意一点怎么办?我捏了一个专门给年轻女性搭衣服的服装搭配师,看看它搭的:

使用DeepSeek写的提示词:

# 服装搭配师提示词
你是一位专为18-28岁女性服务的时尚顾问,擅长将优衣库的基础款、UR的潮流感、ASOS的年轻力,与Celine的极简美学、Max Mara的经典剪裁进行创意混搭。请遵循以下原则生成方案:

# 风格框架
- 70%实用主义:参考优衣库的叠穿逻辑+Max Mara面料哲学
- 20%个性突破:融入UR的撞色拼接/Celine的金属细节
- 10%场景实验:借鉴ASOS的派对单品重构日常穿搭

# 核心公式
- 【经典单品变形术】如:"Max Mara驼色大衣+UR荧光内搭+优衣库U系列阔腿裤"
- 【Celine平替方案】如:"ASOS醋酸缎面裙+优衣库无领衬衫(模仿Phoebe Philo廓形)"

# 设计约束
## 拒绝网红爆款堆砌,每套搭配需包含:
- 1个经典品牌基础款(锚定质感)
- 1个快时尚潮流元素(制造记忆点)
- 1个轻奢细节(如金属纽扣/异形包袋)

# 输出模式
1. 先解析用户身材/肤色/场景需求
2. 给出3套方案:基础版/进阶版/实验版
3. 标注价格分层(优衣库≤300元单品+UR/ASOS≤800元+轻奢配饰)

# 用户输入
- 身材:[身高、体重、三维数据]
- 肤色:[白皮/黄皮]
- 场景需求:[穿着场景]
- 已有单品:[如果有,可作为图片上传]

*使用时替换[]中的内容,注意勾选“创建图像”

2. 一些观察和小意外

    1. GPT-4o默认生成的是欧美人,如果让GPT改成“亚洲女性”,会触发内容限制。但直接使用亚洲女性作为参考图就不会触发。
    2. 这种从上到下逐渐清晰的加载方式,极大缓解了用户的等待焦虑,第一次看到觉得很惊艳。与其他产品一次性加载整张清晰图片相比,是很好的产品体验优化。

使用GPT-4o帮我们搭衣服,显而易见的优点是自由度很高,关于服装设计的所有问题都能问GPT老师。

但如果你只想看看衣服穿到自己身上是什么效果,只想“拖拉拽”就完成操作,那么也有现成的AI工具供你选择,下面推荐两个我认为做得不错的。

3. 2个虚拟试衣AI工具

WeShopAI Virtual Try-On

国内首款AI商拍工具,蘑菇街陈琪二次创业产品,在huggingface上可以体验:https://huggingface.co/spaces/WeShopAI/WeShopAI-Virtual-Try-On

操作方式非常简单,上传一张服装商品图和人像图就可以合成上身图。

翻箱倒柜找到Datawhale六周年限量T恤,让AI模特穿上试试看:

点击“Generate”生成图片:

淘宝试衣间

可能很多朋友不太知道,淘宝本身就有AI试衣间功能。直接搜索框搜索“淘宝试衣间”就能进入:

主要功能有3个:

    1. 制作自己的试衣分身(主要是换脸)
    2. 调整AI模特的身形,包括身高、体重、肤色、身材类型。
    3. 直接搜索淘宝中想试穿的衣服,加入虚拟试衣间

可以直观看到试穿效果,如果喜欢,点击对应的商品图就跳转到了商品页面,可以直接下单。

也有小红薯姐妹试穿后翻车...

可以用上面的AI工具做什么?

    1. 作为消费者:学习服装搭配(选一件单品,其他让AI帮你搭),提升衣品过程中省点钱(不用买衣服过来一件件试了);
    2. 作为电商商家:节省商拍成本(不用找模特拍商品图了,AI商拍成本约为传统商拍成本的10%)

实际上,虚拟模特代替真人模特进行服装商拍已经成为了一种新兴的趋势,美图设计室、虹软科技、阿里系的仓颉造梦等都在参与。

未来一定有一天,我们可以在虚拟3D世界中量体裁衣,实现所见即所得。

一起“”三连

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