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服の科学普を買ってオンライン試着室:ハイテクは遊び始めます。

2016/2/27 14:56:00 49

服を買いやすいです。科学技術はオンライン試着室です。

憂鬱な頭で2年以上の時間を模索した後、オンライン試着室の「良い服を買う」という攻撃は技術的な突破を迎え、オンライン試着室をアパレルブランドの天猫店に接続することに成功しました。国内とシリコンバレーの2つの有名なVC千万ドルのB輪投資を誘致しました。

聞くところによると、オンラインの試着室は技術上の障壁と高いコストのため、多くの技術会社を研究開発と試用の段階だけに留まらせて、まだ規模化されていない商用を形成しています。

2013年から2年以上の模索で、服を買うことができます。提携ブランドの任意のスタイルの服をオンラインで試着することができます。

服を買うことができるユニオン創始者、CTO柴金祥は億邦動力網に対し、服を買うことができるネット上の試着室に特有の「無定規測定」機能を紹介しました。ユーザーに自分の身長と体重、スタイルの特徴を入力するだけで、数千件の体の次元の正確な推定データが得られます。

これらのデータに基づいて、服を買うことができます。お客様の専属の「Medel」を作成します。

ユーザーが自分の正確な画像を見ることができるように、肩幅の違いや小腹があっても、それが現れると思います」とコメントしている。

創始者の黄仲生はこう述べた。

现在、多くのオンライン试着室の难题は主に服の3 Dモデリングの中で、试着室は服の细部を立体的に现しなければならなくて、各デザインはすべて模型を创立して、これは非常に时间がかかります。

業界の平均レベルによって、技術労働者は3日間に1つの服のモデルを作ることができます。これはオンライン試着室が大規模なビジネスを実現できるかどうかを大きく決定しました。

調査によると、良い服は異なる技術経路を採用しており、服の実像と人体の3 Dモデリングを結合し、規模化しにくい服装のモデル化過程を避け、技術的なブレークスルーを実現している。

今は、服を買うと3日間で千円以上の服を作ることができます。

2015年10月以降、服を買うことができ、アパレルブランドと提携し始めました。その中には数年間で数十億級の大型ブランドやオンライン販売数億級の淘ブランドなどが含まれています。

黄仲生氏によると、ブランドショップの前期試用データによると、

服を買いやすい

の試着室では、各ユーザーが平均的に店舗に滞在する時間は3分から5分増加し、平均的に30セットから60セットのコーディネートを見ています。

「オンラインの試着室の大規模な普及を試みた企業が多いですが、技術の壁がなくなり、協力ブランドのすべてのデザインの服がネットで試着できる会社が唯一です。」

黄仲生はこのように服を買う現在の市場地位を紹介します。

黄仲生氏によると、試着できないのは現在のアパレルメーカーの中で、ユーザーが気に入ったデザインを選ぶのは難しく、返品率が高く、購買転化率が低いという重要な原因の一つです。

これも世界中の多くの会社が研究開発しています。

商品の仮想試着

の原因です。

聞くところによると、服を買うことができる核心技術は主にアメリカのカーネギーメロン博士の柴金祥和技術チームの自主的な研究開発から来て、コンピュータの視覚、服装の工事、図形学、ロボット、画像処理など多くの学術分野の技術を合わせました。

服を買うのが好きなチームの半分は技術で、清華、浙江大学、復旦などの名門校生が多いです。黄仲生本人は元GV投資者で、美しさと触控などの会社に投資しました。

柴金祥はアメリカカーネギーメロン大学コンピュータ博士、アメリカ工科大学の生涯教授であり、コンピューターグラフィックスと視覚分野の世界レベルの科学者でもあります。

技術の突破と効率の向上を利用して、服を買うことができます。

聞くところによると、現在のオンラインの試着室市場では、3 Dモデル方式を採用すると、各服のモデリング費用は2000元から3000元までで、良い服を買うことができます。

ブランドの商は相応の服のデザインを郵送するだけで、良い服を買ってすべての製作を完成して、ごく短い数日の後で、ユーザーはブランドの天猫の店で直接これらのデザインの“ネット上の試着室”のサービスを享受することができます。

技術出身の

柴金祥

つの条件を満たす必要があります:1つは、"パーソナライズされた試着"は、高身長の肥満と同じではないユーザーが実際に着てみる効果を見てください。2つは、"試着の真実性と美しさ"は、ユーザーが服の詳細を感じることができるだけでなく、実際の状況は、女性の視覚的要求を満たすことができます。

他の会社が採用している技術経路は、これらの条件を達成することができません。

現在、市場で最も一般的な2つの技術経路は、2 Dスタンプであり、近いうちに服の平面写真を固定のモデル画像に合成し、規模化しやすいが、個性的、真実性を実現できない。

もう一つは3 Dモデルで、服の3 Dモデルとなり、異なるスタイルの3 Dモデルと合成して、個性化ができますが、規模化ができなくて、真実性と美観度ができません。


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