微盟推出“AI试衣”解决方案

1月27日消息，微盟近日面向电商零售类商家推出“AI试衣”解决方案，帮助服饰类商家为消费者提供“所见即所得”的沉浸式购物体验，通过AI技术赋能解决服饰行业线上购物高退货率痛点。

该方案核心搭载了阿里通义千问大模型，整合了微盟自研的服装商品识别模型和行业Know-How，拥有“还原真实试穿效果”“智能穿搭推荐”等组合能力。用户只需上传照片，在5秒内即可完成服装试穿，不仅解决了消费者购衣决策痛点，还帮助商家提升转化效率、降低退换率，从而实现更好的业绩增长。

图源：微盟智慧零售公众号

对C端消费者来说，微盟AI试衣为消费者打造了极简直观的购物体验，打消线上购衣“货不对板”的顾虑。消费者在商家小程序的商品列表页或详情页，即可找到AI试衣入口，选择模特图或上传个人形象照片后，便能生成服装上身效果，直观感受款式、版型与自身的适配度。试衣满意后，可直接衔接购买流程，完成从“看到心动”到“下单成交”的无缝衔接。

对B端商家与导购来说，对于多品类经营商家，系统可自动识别服饰类目商品并批量同步上架AI试衣能力，无需手动筛选，大幅减少人工操作成本，尤其适配商品量级庞大的商家高效管理。商家还能通过后台手动添加或删除可试衣商品，灵活调整试衣功能入口位置、试用人群及使用次数限制，这不仅为商家大幅减少人工运营成本，还能无效调用AI接口的额外费用。

未来，微盟还计划将旗下导购Agent与AI试衣能力打通。AI可自动分析客户的浏览记录、购买偏好、消费频次、客户价值分等多维度数据，智能判断客户购买意向与潜在需求。基于这些数据洞察，导购可根据季节、材质和穿衣风格进行智能搭配推荐，从而进一步提升转化效率。

从技术支撑来看，微盟接入了千问模型-AI试衣OutfitAnyone。在AI试衣领域，该模型具有响应速度快、服装生成效果好、支持高并发需求等优势。叠加微盟自研的“服装商品识别模型”，基于商品图和标题、SKU描述等多维信息，微盟将商品识别准确率从50%提升至95%以上。

图源：微盟智慧零售公众号