在 2025 年 Google I/O 大会上，Google 宣布了一项极具吸引力的消费级 AI 应用功能：虚拟试衣（Virtual Try-On）。
- 基于新一代 图像生成模型，专为时尚场景设计
- 能理解不同体型、姿势、照片构图
- 首次在如此大规模商品数据库（10 亿级别）中应用
从今天开始，美国用户可以在 Google Labs 中体验这一功能，使用 AI 技术将自己“穿上”看到的商品，直观判断是否合适。这不仅是图像生成模型的一次新突破，更可能改变未来线上购物的交互方式。
用户在浏览商品时（例如一件好看的衬衫），如果不确定自己穿起来是什么样子，可以：
- 上传一张自己的照片
- 启动“Try On”虚拟试穿功能
- AI 会将该服装贴合在用户身上生成逼真的视觉效果
这可以让用户提前感受到衣服是否适合自己的身材、风格和肤色。
主要功能特点
过去线上购物依赖模特图 + 用户脑补，但 Google 带来了全流程 AI 升级：
- 🧠 AI 不只是理解你说了什么，而是主动帮你找、选、买
- 👗 从服装图到穿在你身上的样子，只需一张照片
- 🛒 购物流程全自动执行，真正实现“AI 代购”
- 🌍 依托全球 500 亿商品数据，提供实时、可信商品信息
一站式购物智能助手
🧠 集 Gemini 智能与 Shopping Graph 大数据于一体
- Google 的 AI Mode 集成了 Gemini 模型（理解语义、执行查询）与 Shopping Graph（全球 500 亿商品数据）。
- Shopping Graph 每小时刷新超 20 亿次商品信息，确保价格、库存、评价始终最新。
- AI 可以根据用户需求主动进行 多条件搜索与比较分析。
✨ 示例场景
你搜索“适合 5 月在波特兰旅行用的旅行包”时，AI Mode 会自动执行如下操作：
- 理解你需要防水、耐用、易开口的旅行包
- 同步查询天气与场景需求
- 动态呈现匹配商品，支持滚动筛选与对比
🚀 功能亮点
- 实时对话式购物建议
- 图片 + 商品联动浏览
- 右侧面板自动推荐适配商品
- 支持品牌探索与风格推荐
Agentic Checkout：AI 帮你“看价下单”
Google 推出全新 Agentic Checkout 模式：
- 用户可对任何商品点击“跟踪价格”
- 设置尺寸、颜色、期望价格
当价格合适时，AI 会自动：
- 添加至商家网站购物车
- 用 Google Pay 安全完成下单操作
💡 这使购物流程从“发现”→“筛选”→“等待”→“购买”实现完整闭环，AI 真正代替你完成下单行为。
虚拟试衣 Try It On：用你的照片试穿上亿件衣服
📸 支持“你本人”试穿
用户可上传全身照，AI 将模拟：
- 衣物如何在你身上褶皱、垂坠、贴合
- 面料材质、颜色、轮廓与身体交互的真实视觉
- 完整模拟裙子、衬衫、裤子、连衣裙等
📌 当前试衣支持美国用户，在 Search Labs 中开启试验功能。
技术原理：专为时尚打造的图像生成模型
为了实现这一功能，Google 专门构建了一个时尚图像生成模型（Fashion Image Generation Model），具备以下能力：
- 理解人体结构、姿势、身体比例
- 识别衣物的材质、纹理、光影
- 模拟布料在不同身体部位的自然贴合状态
- 保持图像整体的逼真度与一致性
如何使用 Google 的“Try It On”功能？
Step 1：启用功能（Opt in）
前往 Search Labs ，在实验功能中选择并启用“try on”功能。这一步是开启体验的关键。
Step 2：浏览商品（Browse your style）
在 Google 上购物搜索时，例如查找衬衫、裤子或裙子，只需在商品列表中点击**“try it on”图标**，即可进入试穿模式。
Step 3：上传照片（Strike a pose）
上传你的一张全身照：
- 照片需光线良好、构图清晰
- 穿着贴身衣物以便更准确地贴合衣服效果
AI 将在几秒钟内生成你穿上该商品的逼真效果图。
Step 4：保存或分享造型（Show it off）
试穿完成后，你可以：
- 保存这套造型
- 与朋友分享你的 look
- 或者直接点击购买，Google 会推荐风格相似的商品供你挑选
应用场景
- 线上购物更加直观：消费者可以不靠模特图、想象或评论，而是看“自己穿上”的效果再决定是否购买
- 减少退货率：电商退货中服装类因“实物不符”居多，虚拟试衣有望显著降低这一比例
- 增强用户参与感：通过照片互动，用户更容易与产品建立“情感连接”
- 未来可扩展到更多品类：不仅限于上衣，未来有望扩展至裤子、鞋子、配饰，甚至虚拟化妆