「技术」高精度虚拟试衣：布料仿真和AI人体重建技术是关键 |人工智能|人脸识别|服装|

随着 AI的势头持续高涨， AI 在智能视觉系统中的应用呈现出非常光明的未来。硬件方面已经出现了专用处理器;软件方面有越来越强大的算法，能够识别物体、面部和姿势。
虚拟试衣带动服装行业发展
随着网络的发展和人们消费方式的进步，越来越多的人选择网络购物这一购物形式，诸多服装品牌在网络营销模式中运用虚拟试衣这一技术手段。虚拟试衣可以作为线上消费者购买服装的决策工具，令消费者在网络购物过程中获得较为真实的试衣感受。
在线下店铺，试衣软件依赖于计算机的相关技术进行识别和拟合，如人脸识别技术、图像识别技术等，使消费者能够感受到服装的实际穿着效果，有助于消费者做出购买决策，提高消费者的购物满意度，增加所购买服装的合体性，减少购买时间成本。随着技术的进步，虚拟试衣系统不再仅仅是一个简单的辅助工具，它的发展为服装行业注入了新鲜的力量，开辟出一种新的思路，对于服装营销模式和顾客消费心理的改变也起着重要作用。
虚拟试衣系统的实现过程包含人体建模和服装模拟两个部分。实体建模和曲面建模是目前人体建模中采用较为广泛的两种形式，实体建模不仅对于三维人体表面进行描述，而且对于模型内部实心。部分也进行了表达，这种方法提供了人体几乎所有的拓扑和几何信息。但是这种方法运算量大，且运算速度缓慢。曲面建模主要模拟人体表面的信息，对于人体内部实心部分并没有进行明确的定义。

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虚拟试衣系统三种不同模式
第一种采用动画模式模拟虚拟试衣，系统为人体和服装做出动画模型。用户选择喜欢的服装并输入自己的体型数据。系统根据用户自定义的体型数据改变人体模型。试衣屏幕上能够全景展出动态的试衣效果，如转圈、跑跳等。这种方式模拟真实，代入感很强;
第二种模式为贴图模式。制作服装的 2D 图片并利用体感技术捕捉用户的动作。用户抓取完成后，将制作好的 2D 图片放置在人体上。在这种模式下，服装可以跟随用户的动作而改变，但只能展示服装的正面效果;
第三种模式为拍照模式。系统对于用户和服装分别拍照后合成试衣图片。这种模式响应时间短，但试衣真实性欠缺。

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各大巨头发展虚拟试衣技术
虚拟试衣是服装时尚行业未来的趋势，国内外很多公司都尝试过这一领域，但至今没有成熟的、体验感强的商业产品大规模落地。
2011 年，京东和英特尔达成了战略合作，应用了微软 KINECT 的虚拟试衣镜在当年英特尔的数字标牌年会上亮相
2012 年，天猫在新 Logo 发布的年度庆典上推出了“虚拟试衣”功能。
2014 年，优衣库虚拟试衣间出现，采用 4D 技术，用户可以根据身体的数据自行调节，让虚拟形象更加贴合现实身材。
2015 年，淘宝上线虚拟试衣功能，将用户想要购买的衣服制成 360°可旋转的 3D 模型，充分向用户展示衣物的细节。
2018 年，亚马逊获得了一项虚拟试衣的专利，通过显示屏、投影仪、摄像头和镜子，将用户的真实形象与虚拟形象结合，用户可以根据试衣结果决定是否购买。
就当前已有的虚拟试衣设备成品而言，试穿效果并不逼真，既不能真实地建造贴近用户的虚拟形象，也没能真实地展现衣物的物理材质和特性。

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亘星智能打造高精度虚拟试衣
亘星智能通过自研的高精度布料仿真、实时 3D 人体重建、实时高精度布料与 3D 人体碰撞检测、基于 PBR 的渲染技术来突破这一技术难题。