AI换装的技术基础是什么？
AI换装功能主要依赖计算机视觉技术，核心包括人体关键点识别、服装分割和图像合成。系统需先精准定位用户身形轮廓，再将虚拟服装贴合到对应位置。部分平台采用生成对抗网络（GAN）优化纹理贴合度，使衣物褶皱、光影更接近真实穿着效果。当前技术可处理静态图片和动态视频，但对复杂姿势或遮挡场景仍有局限。
具体实施流程有哪些步骤？
1. 数据采集与标注
需建立包含多体型、多角度的真人试穿数据库，每张图片需标注人体关键点和服装边缘信息。数据多样性直接影响模型泛化能力。
2. 模型训练与优化
通过监督学习训练服装分割模型，再结合3D服装建模技术生成可变形虚拟服饰。动态换装需额外训练时序预测模型。
3. 系统集成部署
将训练好的模型封装为API接口，接入电商平台试穿模块。需注意渲染速度优化，通常要求单次换装在2秒内完成。
需注意哪些关键问题？
– 真实感平衡：避免过度美化导致实物落差，建议在界面添加”效果示意”提示。
– 隐私保护：用户上传的人体数据需进行匿名化处理，并明确告知使用范围。
– 硬件适配：移动端需压缩模型规模，部分低端设备可能出现渲染延迟。
– 品类适配：紧身服装贴合效果较好，宽松款式的物理模拟仍存技术瓶颈。
未来可能的改进方向
2025年已有研究探索实时布料物理引擎与AI的结合，未来或能模拟不同材质的垂坠感。部分团队在尝试通过少量用户照片生成个性化3D虚拟化身，进一步提升购物体验。具体技术进展建议关注计算机视觉领域学术会议。