——玩美移动（Perfect Corp.）AI Clothes 技术深度解析
在过去的一年里，互联网掀起了“大模型换衣服”热潮，各种换装 Demo、AI 商拍系统层出不穷。但大多数只能做到“看起来换上去了”，更多是娱乐性质，距离真正用于零售、电商、时尚品牌的真实试穿体验，仍然有巨大差距。
① AI 试衣服的真实应用场景与行业需求
✔ 典型商业应用场景
- 电商服饰试穿：用户无需真人模特，可在自己照片上试穿服饰，提升转化率。
- 品牌 Lookbook 生成：快速生成不同体型、肤色、年龄用户的穿搭示例。
- 潮流搭配场景：零售商可即时迭代海量穿搭内容，提高运营效率。
- 虚拟人直播 / 虚拟穿搭展示：穿搭可实时替换，降低拍摄成本。
✔ 商业级试衣最关键的需求
娱乐级换衣并不够，真正的商业需求包括：
1️⃣ 真实体型一致性
不能把所有人的体型 “拉成模特身材”。用户穿在自己身上才有意义，需要：
- 保留真实身材比例
- 能支持 S / M / L / XL 等尺码
- 服装贴合真实肩宽、腰围、臀围等几何特征
2️⃣ 只换衣，不换人
一些大模型“换衣服”其实是把用户脸扣到模特图上，本质是“换头”。
商业场景需要：
- 完整保留用户的体型、姿势、光线
- 只能替换衣服
- 不改变环境，也不改变人物本身
3️⃣ 衣服必须 1:1 准确贴合上身
很多模型生成的衣服：
- 袖子莫名消失
- 变成奇怪纹理
- 衣服变成另一件
- 甚至整件衣服错位
真正可商用的试衣必须做到： - 衣服版型不变形
- 面料纹理保持
- 接缝、纽扣、领口准确还原
- 轮廓与人体自然贴合
② 为什么很多技术方做不好 AI 试衣？
- ❌1. 使用通用大模型（不是为服装预训练的）
通用扩散模型容易“生成类似的东西”，但不会“准确穿上”。
这也导致衣服变形、纹理消失等问题。 - ❌2. 缺乏多体型、多姿态训练数据
试衣必须理解： - 弯腰 / 抬手 / 扭身体
- 厚薄面料悬垂
- 人体遮挡关系
没有足够标注、没有足够专业数据 → 很难做到真实可信。 - ❌3. 没有服装结构理解
通用模型无法识别： - 服装结构（袖笼、面料方向）
- 衣长、肩缝、领口位置
- 服装遮挡人体规则
导致衣服穿不上，或者穿成“别的东西”。
③ 玩美移动（Perfect Corp.）AI 试衣服的技术优势
基于玩美移动多年在美妆、发型、3D 人像的积累，AI Clothes（AI 试衣服）服务具备商业级可靠性。
✔ 1. 服装结构化 AI（Garment Structural AI）
可以识别并保持：
- 纹理
- 版型（剪裁线 & 结构）
- 面料走向
- 真实衣长与比例
确保最终“是同一件衣服”。
✔ 2. 多体型适配与真实比例
模型会保持用户真实体型，不会自动美化或拉长四肢。
适配：
- 不同身材
- 不同体重
- 不同姿势
- 不同尺寸服装
✔ 3. Only Swap Clothes（只换衣，不换人）
不会换头、不会改变背景、不会改变光影，商业场景非常可靠。
✔ 4. 通过 API 支持电商、APP、H5 快速集成
YouCam Online Editor AI API 提供：
- 文件上传
- 服饰风格列表
- Cloth 试衣任务执行
- 任务轮询
- 结果下载/串联
④ 玩美移动 AI 试衣服：官方 API 示例
以下示例代码来自官方 AI Clothes 文档，用于：
- 上传用户照片
- 调用试衣任务
- 获取生成结果
🧩 Step 1：上传用户图（POST /s2s/v1.1/file/cloth）
（上传图片以便后续执行试衣任务）
官方文档片段如下：
Request Schema（节选）
{“required”: true, “content”: {“application/json”: {“schema”: {“allOf”: [{“title”: “File V1.1”, “description”: “This object represents a file.”, “type”: “object”, “required”: “access_token”, “files”, “properties”: {“files”: {“type”: “array”, “items”: {“type”: “object”, “required”: “content_type”, “file_name”, “file_size”, “properties”: {“content_type”: {“type”: “string”, “example”: “image/jpg”, “enum”: “image/jpg”, “image/jpeg”, “image/png”}, “file_name”: {“type”: “string”, “example”: “my-selfie.jpg”}, “file_size”: {“type”: “integer”, “example”: 50000}}}}}}]}}}}}
Curl 示例
curl --request POST \
url https://yce-api-01.perfectcorp.com/s2s/v1.1/file/cloth \
header ‘Authorization: Bearer <access_token>’ \
header ‘content-type: application/json’ \
data ‘{“files”:{“content_type”:“image/jpg”,“file_name”:“my-selfie.jpg”,“file_size”:50000}}’
🧩 Step 2：列出 AI Clothes 风格（v1.1/task/style/cloth）
用于获取可选服饰列表（官方支持分组 / 分类）。
示例可参考 YouCam Docs 中 Style-Based Tasks 部分。
🧩 Step 3：执行 AI 试衣任务（v1.0/task/cloth）
执行主任务（使用上传的用户 file_id + 选定服装 ref_id）。
文档说明：
“Execute AI task v1.0/task/cloth with the clothing image file_id as ref_ids and the target user image file_id as src_ids.”
🧩 Step 4：轮询获取结果（GET /task/cloth）
根据 task_id 查询任务是否成功（需要按 polling_interval 轮询，否则会超时）。
官方文档说明：
“A task will be timed out if there is no polling request within the polling_interval.”
🎯 总结：AI 换衣从娱乐到商业，唯一出路就是专业化
通用大模型换衣只是“看上去像换衣”，但无法满足：
真实贴合
真实体型保持
可控结构
服装不变形
可大规模部署
玩美移动 AI Clothes 通过专业训练、结构化服装理解、多体型适配、商业级 API，让 AI 试衣真正成为可落地、可转化、能提升 GMV 的技术能力。
