1线上试衣网站FitiquetteFitiquette
由印度的AndyPandharikar和AnantKumar创立于2010年10月，总部位于美国的旧金山，其基本过程是:用户在界面下拉列表中根据自己的购买经验选择上装和下装的品牌和号型，系统会据此建立初步的模型。用户继续选择身高、体型类别和腰围，模型会进一步地被调整，接下来用户可以在数轴上手动选择胸围、臀围、腰围、内股长等具体数据，至此符合用户体型数据的三维人体模型就完成了。然后用户在产品列表中选择不同号型的产品试穿或者不同的单品相搭配，以观察搭配效果及合体程度。系统建立的3DDavatar人体模型可以360°旋转，并且进行大小放缩，从而可以让用户全面观察着装的整体和细节效果。为了确保选择尺码的合体性，用户可以在一个界面上对比三个不同号型的穿着效果，从而确定最终的购买选择，应用Fitiquette的线上店铺有FreePeople、JackbyBBDakota、DavidKahn、DolceVita、HarputsOwn、FactorybyErikHart等。
2Myvirtualmodel在线试衣间
Myvirtualmodel是一家总部位于加拿大蒙特利尔的公司研发的在线试衣平台，在Quiz、Onestopplus、PremiumOutlet、Enelle等线上店铺有所应用。具体的操作过程是:用户进入试衣界面，在身高、体重、文胸号型数据轴选择对应自己的数据，腰围和臀围的尺寸是按照窄、常规、宽三个量词进行选择的，根据以上数据就建立了三维人体模型，用户还可以从8款模特中选择最接近自己的肤色和发型进一步修饰模特。接着进入试衣界面，用户可以自由搭配店铺中的上装、下装、鞋子、配饰等单品，并且可以点击取消已试穿的物品，正反面的着装效果以Flash图形表现。当用户满意搭配效果的时候，系统不会给用户推荐最适合的号型，用户点击加入购物车按钮之后需要自己选择适合的号型进而完成购买。Myvirtualmodel技术实现的是三维模型上进行的试穿搭配，并没有实现购买服装的合体度，但是应用该技术的线上店铺退货率都降低到了40%以下［9］。
3借助网络摄像头实现交互试衣
通过建立三维模型完成虚拟试衣具有较高的准确性，推荐的尺寸也更加符合消费者的身材，但是如果消费者测量不准确，输入有误的话那么就无法实现试衣的效果。线上店铺虚拟试衣还有另外的一种途径就是消费者无需输入数据，系统通过网络摄像头捕捉人体图像，从而实现交互虚拟试衣，其实现方式如图4所示。消费者要通过网络摄像头实现网上试衣，必须拥有一台配备摄像头的电子设备和网络，Ipad、Iphone、PC等都是可以的，通常人需要站立在离摄像头1．2～1．5m的位置，这样才能捕捉到完整的人体图像。德国的两位创业人士SebastianSchulze和AsafMoses于2011年发布的Upcload试衣系统就是通过网络摄像头捕捉并且得出人体数据的，整个过程都会有语音提示来完成。用户首先需要输入年龄、性别、身高、体重等基本信息，站在距离摄像头1．2m的地方，身穿紧身、暗色的服装，头发扎起来，准备一张银色或者白色无图案的光盘，选择白色墙面以及1．8～2m3的空间。之后调整设备高度及屏幕角度，确保人体完整出现在系统要求的区域内，按照4个姿势完成拍照(手臂展开直立、手臂下垂直立正面和侧面、手臂平举侧面)，得到图像之后，系统会以光盘(CD)为参考来计算人体各部位的尺寸［10］。其计算方法是根据CD的标准直径及像素进行推算的，CD的标准直径是12cm，如果CD为24pixels(pixel指显示器的像素)，那么1pixel就是0.5cm，由此便可以得到人体各个部位的尺寸，包括颈围、肩宽、胸围、上臂围、腹围、臂长、腰围、臀围、大腿围、内股长、外股长及上身长。接下来用户需要注册拥有自己的Up-cloadID，系统会推荐适合尺寸的服装，用户同时可以试穿其他尺寸进行对比，试穿每个尺码的时候系统会提示胸、腰、臀、腹等部位的合适程度，以便用户作出购买选择。户外品牌TheNorthFace、德国的Hum-boldstore、Hemdschneider、Fairqueen等线上店铺目前都可以使用Upcload的数据来进行虚拟试衣，在产品页面输入ID之后系统便会推荐适合的号型。和其他的试衣系统一样，Upcload用户都会拥有自己独立的账户，从而便于后期的线上购物。Upcload所采用的数据获取和计算方法在业内应该是较为独特的，而且几分钟之内就可以完成测试，数据计算具有较高的准确性，和专业裁缝师测量的尺寸差在1．5cm以内。可以说，Upcload能较好地解决服装的合体性问题，但是并不能让用户直观地看到服装穿到身上的效果。与前述Upcload捕捉图像计算数据推荐适合尺寸不同的是，Zawara．com开发的虚拟试衣侧重的是购买前着装效果的对比，并没有人体数据的编辑或者获取。Zawara是一家主要经营穆斯林服饰品的线上店铺，其线上虚拟试衣间要求消费者身穿紧身服装或者内衣，这样才能在界面上显示完整的人像并且呈现较好的试衣效果，接着系统会指导用户一步一步完成试衣。在试衣界面有更换款式、调节服装上下位置、大小、拍照、返回等按钮，消费者触摸体感感应按钮即可实现相应的功能。试衣完毕后三秒钟完成拍照，之后用户可以下载照片或者通过Email、Facebook、Twitter和好友分享照片。在该系统中，消费者远距离触摸位置、大小按钮即可将二维服装叠加在人体的相应部位，服装本身并不会跟随人体动态变换位置，其所实现的试衣效果如同消费者在实体店购物时手拿服装在试衣镜前比对的情景，并不能真实表现服装穿上人体的效果。其次，试穿服装的尺寸变化仅依赖放大和缩小两个按钮(图5)，如此进行服装尺寸的变化与服装样板放缩的档差原理不符。最后，因为系统中的按钮是体感控制的，掌控难度较大，对于操作不熟练的用户整个过程可能需要花费较长的时间。由Imaginethat公司研发的用于巴黎沙滩装品牌Zoo＆coshop的线上试衣技术和Zawara相似，其针对的主要是泳装的试穿，要求用户身穿比基尼进行试穿以优化穿着效果。
4单一的线上试衣搭配系统
线上试衣搭配系统指的是用户在系统提供的人体模特上将不同的单品进行搭配，从美观性的角度查看搭配效果，满意之后放入购物车点击购买，这种试衣间多数称为dressingroom而非fittingroom。高街时尚品牌H＆M的网上试衣间用户无法编辑体型数据，只能替换模特的头像，从而完成不同服装的搭配。英国零售品牌Matalan的试衣间按照款式对产品进行分类，当用户点击服装搭配之后界面会展示两件服装的搭配效果，但并没有人体作为参考，类似于两件服装平面图形的组合。国内的试衣网、百一网建立的试衣系统是以Flash技术为基础展示不同单品的穿着效果，类似于腾讯的QQ秀，用户可以更换头像和背景，旋转模特，从而查看不同场合及正反面的搭配效果，这两个网站提供的试衣系统目前和国内的多数服装品牌都有合作。福建奥狮推出的3D试衣间，用户可以选择线上提供的头像，或者利用摄像头拍照用自己的头像覆盖系统提供的头像，但是其并不能直观反映用户真人的穿着效果，该系统在真维斯、欧林雅生态竹纺两个品牌的线上店铺有所应用。福建的诺奇男装也研发了自己的线上试衣间，用户可以选择上装、裤子、鞋子和配饰进行搭配，模特的体型不能修改，而且使用的是欧洲男性的头像，这对于国内男装品牌而言似乎让消费者无法感受到最佳的试衣体验。可以看出，国内电子商务提供商及服装企业都在尝试进行虚拟试衣技术的研发，也取得了一定的成绩，但是多数目前还只停留在用户只试穿不购买的状态，用户享受的是试衣搭配这样一个有趣的过程，而并没有将这种试衣演变为真正的消费行为。
5虚拟试衣技术的实现方式对比分析
前文对现有的虚拟试衣技术的实现方式和具体应用进行了阐述，表1则从适用产品、试衣模型、试衣过程、试衣效果、市场价值等方面对比分析了不同试衣技术的优缺点。从适用产品来看，Myvirtualmodel、Fitiquette、单一搭配系统适用的产品类型最为多样，Fits．Me、Me-tail、Upload次之，Fits．me虽然具有较好的试衣效果，但是目前主要侧重的是男女正装产品，Zawara虚拟试衣适用的产品最少，仅限于网站自身提供的产品，并没有和其他的线上店铺有合作。从试衣模型建立看，Fits．me建立的“Fitbot”因为模拟人体肌肉和骨架设计的，所以最能体现人体的真实体型。Metail、Fitiquette、Myvirtualmodel三个试衣平台的模型根据人体数据建立，Flash图像展示，模型的精准性由用户测量数据的准确性决定，Upload展示的是通过摄像头捕捉到用户的真实图像，对用户操作有着较高的要求。单一搭配系统的人体图像由线上平台提供，通常都极具美观性，会在一定程度上影响消费者的购买决策。从试衣过程看，基于人体数据建立模型实现试衣的操作较为简单，试衣花费的时间较短，但是用户必须掌握准确的个人体型数据。Metail和Myvirtualmodel中的模型可以编辑，所以具有较强的娱乐性。Upload和Zawara试衣因为是人与电脑交互实现的，其娱乐性最强，但是交互试衣是通过体感感应按钮来完成，操作过程会受到用户个人能力的影响，而且试衣时对试衣环境、用户的着装、设备都有着一定的要求，通常会花费较多的时间。单一搭配系统试衣过程重在实现单品的搭配，所以操作最为简单，而且耗费时间最短。从试衣效果看，Fit．me、Metail、Upload都会向用户推荐最合适的号型，用户也可以查看服装穿上后局部的合体程度，采用这三种虚拟试衣选购的商品通常都会具有较高的合体度。Fitiquette会在界面上展示不同号型服装的穿着效果，用户可以进行对比确定购买哪个号型，取决于用户个人的着装经验。Myvirtualmodel、Zawara和单一搭配系统则只会从美观角度展示服装在模型和人体上的平面比对效果，并不会向用户推荐最适合的号型。从市场价值看，基于人体数据建立模型实现的试衣都具有较高的市场价值，能够增加线上店铺的销售额，同时降低退货率，应用Fits．me虚拟试衣之后，店铺的退货率可以降低40%～70%。Upload、Zawara和单一搭配系统因为其较强的娱乐性，通常会吸引较多的用户参与，并且进行试衣搭配，但这种参与度目前并没有转化为实际的市场价值。
6结语
无论是以数据为基础建立模型进行试衣，还是以网络摄像头捕捉完成虚拟试衣、单一的线上搭配系统等，都代表的是线上虚拟试衣发展的不同阶段。本研究对欧美等国虚拟试衣技术的实现方式进行了较多的分析，旨在能够为国内虚拟试衣的发展提供一定的参考，从而加快国内在此领域的技术升级。从现有试衣技术的应用来看，其能为网购用户提供新鲜的购物体验，而且能够提高用户进入店铺、查看商品的频率。最重要的是在用户决定购买之前可以给用户提供较为真实的着装参考，在一定程度上能够避免服装不合身或者不适合而产生的退货问题，提高网购消费者对店铺的忠诚度。在以后的研发中，应该综合考虑试衣的娱乐性、精准性和市场价值，进一步优化最佳号型推荐的功能，告知用户试穿服装在胸围、背宽、臂围等细节部位的合体度;其次，扩大三维模型的类型，根据服装品类的不同区分输入数据的多少，如短袖、长袖、文胸、西装等产品的关键数据都有差异，从而也可以丰富适用产品的种类。另外据笔者了解，英国伦敦时装学院服装数字工作室(Fashiondigitalstudio)已经研究出了一项新的试衣技术，可以直接将一张正面人体的二维图像转化为三维模型，利用软件分析和计算人体数据并且和产品的尺寸相对比以给出最佳的号型推荐，而且会给出具体部位试穿的合体情况，极大地缩短了虚拟试衣的时间，而且提高了服装的合体度。可以说虚拟试衣将会是未来众多线上店铺都会逐渐应用的一种技术。
作者：安妮 单位：西南大学纺织服装学院
相关专题：金融风险控制与防范 中小企业营销竞争策略
