12月13日，科技媒体Android Headline发布了一篇博文，披露谷歌正在运用Nano Banana图像生成技术开发AI试衣功能。该功能允许用户仅通过上传一张自拍照片，即可创建全身数字模特，并实时预览服装的上身效果。
这一创新旨在解决长期以来困扰在线购物的”买家秀与卖家秀不符”问题。事实上，在线购衣领域一直存在难以准确预估衣物真实穿着效果的难题，这也成为了退货率居高不下的重要因素。传统的图片展示或直播间的模特示范往往无法完全反映普通消费者的实际穿着体验。
据博文介绍，谷歌此次推出的AI试衣功能采用了名为Nano Banana的图像生成技术。用户只需上传一张个人照片，系统即可自动生成用户的数字化身，并提供多种服装的虚拟试穿服务。
目前，该AI试衣功能仅面向美国市场开放。谷歌尚未公布向其他国家扩展的具体计划。有行业分析指出，这种地域性限制很可能是出于对算力成本的考量。
图像生成类AI技术相比文本类AI需要消耗更多计算资源。为控制运营成本，谷歌可能正在通过限定服务范围来优化资源配置。对于全球其他地区的消费者而言，能否体验到这项创新将取决于其在美国市场的表现和谷歌的后续策略。
值得注意的是，这个新功能与今年6月推出的Google Labs实验性项目Doppl应用在功能上存在高度相似。二者都主打AI虚拟试衣体验。
尽管两者在功能逻辑上非常接近，但这种重复性引发了外界的疑问：谷歌为何要维护两个看似功能完全相同的平台？这可能反映了谷歌内部不同团队在AI技术应用上的独立探索，也可能是一种多路径并行的研发策略。
最近，Doppl应用还新增了”可购物发现流”功能，打通了从”发现商品”到”直接购买”的完整链路。用户通过AI试穿确定适合自己的衣物后，可以直接跳转至商家完成购买。这种”试穿即购买”的模式，很可能是谷歌在电商领域实现商业变现的重要突破口。
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