网购和线下购物最大的鸿沟，莫过于顾客的体验度。随着网购的普及，很多人也开始抱怨网购的衣服不合身、版型不合适等问题。
随着3D和AR技术的日趋成熟，很多企业抓住这一缺口开始探索虚拟试衣。早在2016年市面上就已经出现了大批虚拟试衣App，比如：一搭、cubic、穿衣助手、优衣库试衣间、男衣邦、魔镜在线等。但以此为基础的虚拟试衣服务不但没有受到消费者欢迎，甚至还成为一些用户吐槽的对象。
二维贴图：不真实体验感二维的就是有一张用户照片，一张或几张服装的照片，合成一张用户穿着服装的虚拟试衣效果的图像。
比如“魔搭”，它的初衷在于解决用户的穿衣烦恼，使用2D图片合成技术，配合天猫大数据，用户可以在移动端看到海量的搭配，如果喜欢其中一件衣服，锁定后还能看到相关的所有搭配可能。使用方法是只需要一张拍摄成本很低的白底假模图，就可以生成搭配效果，快速复制。
2D 照片 2D衣服，为了效果好模特都是真人照片，标准的男模女模，点击换装就可以合成搭配，这样无法用肉眼感知的衣服材质、与自己差别巨大的容貌及身材，对想在线上购衣的顾客基本无参考意义。只能看不敢买的2D试装只能随着顾客的否定被市场淘汰。
当然也有一些2D 照片是通过用户自己上传的图片生成的，但也等同于抠图换脸，换汤不换药。再进一步，可以调整自己的部分身体数据，以达到更接近本人的身体数据，但2D带来的平面感，始终无法让顾客身临其境地感觉到是自己在买衣服。
3D虚拟试衣：人不逼真，衣服无细节相比之前的虚拟试衣技术，3D虚拟试衣更为精确，人体3D模型是按照用户体型进行复制，甚至还能模仿不同材质的衣服穿在身上的效果，因此能够为用户带来更直观的试衣感受。
这样的在线试衣通常都是填写性别、年龄，上传你清晰的面部照片，用数据来搭建你的3D影像。接下来你可以选择喜欢的发型、肤色、妆容和配饰。最后挑选一些自己喜欢的穿搭风格。
更成熟的可以换场景，身体旋转。
服装是非标品，非常个性化的产品，消费者在购买时希望看到“这件衣服穿在我身上的效果”，而不是模特展示的照片。而这种看起来的确是3D模拟试衣，但用户反馈依然不佳。
“身材比例不对”“人脸不真实”“肤色不均”“衣服看起来劣质”“这其实没有去实体店购物感觉好，也没有刷淘宝有意思，整个虚拟换装的过程有点像是在玩QQ秀”。种种评价充斥，只在一个原因，人不像，衣服不真。
3D虚拟试衣的存在是为了让顾客增强购买信心，让顾客可以更容易地了解自己合适什么衣服，因此购买更有针对性。很显然通过很多顾客的反应来说，这种效应是相反的。
电商巨头纷纷探索虚拟试穿每年电商的购物节，不管是双11还是双12，服装永远是占销量之冠的最大品类，电子商务已成为国内服装消费的重要方式之一。但是试衣却始终是用户体验和商业链条的薄弱环节，也成为淘宝、京东等电商们探索的重点。
此前淘宝、得物就有推出虚拟试穿，但对于用户体验感来说，这只是2D照片 2D衣服的延续而已。标准的模特、看不见的衣服细节、无法移动的身体，用户普及度并不高，对于消费者来说并不是一个好的试衣体验。与其说是电商巨头们的虚拟试穿的技术探索，倒更像品牌与电商联合制作的噱头。目前淘宝搜索虚拟试穿，查无此服务。
尽管全球各地虚拟试衣创业公司都在努力，包括Fits.me、Metail、优衣库等在内的公司，衍生了一些例如二维贴图搭配、三维虚拟试衣间、虚拟试衣镜这样的新生事物。但它们目前却面临技术停滞不前，业务扩展困难等问题。
作为在线服饰选购的辅助手段，我们希望看到的虚拟试衣，是可以根据用户的身材比例及身体各个特征与试穿的衣服进行匹配，让衣服自适应身材。让用户对看见摸不到的衣服有着直观感受，既可以看到服装的材质，还可看到现实环境中衣服袖口、裙摆等的飘动效果。
而这些都需要依助成熟的3D数字人技术、精细的3D服装建模才可实现完美的线上试装体验，国内也不乏具备这些技术的公司。从合肥翰飞科技负责人处了解到，他们拥有完善的数字人技术体系以及服装处理能力，他们正在准备在线试衣板块的探索，希望在线试衣体验感能真正像线下试衣看齐，让用户在试衣的过程能感觉到惊喜。
相信更多企业对于在线试衣技术的不断攻克，消费者能拥有像线下试衣一般的真实体验。
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