36氪近日獨家獲悉，上海創(chuàng)業(yè)公司“好買衣”獲得1500萬美金B(yǎng)輪融資。 

好買衣成立于2013年8月，成立之初獲得聯(lián)想之星450萬人民幣天使輪融資。2014年7月，好買衣獲得治平資本的300萬美元A輪融資。2015年8月，好買衣完成B輪融資，由寬帶資本領投，美國知名基金NEA跟投，融資總金額達到1500萬美元。

好買衣聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO黃仲生告訴36氪，中國服裝電商行業(yè)一年營業(yè)額近1萬億元，但由于“試穿”體驗的缺失，線上每賣出兩件衣服，就有一件是錯的。 

在過去的十年間，“虛擬試衣”的概念被反復提及，但效果卻不盡如人意。一方面，從用戶體驗來說，傳統(tǒng)二維或三維的方式難以真實美觀的呈現(xiàn)衣服細節(jié)；另一方面，虛擬模特和真實的試穿體驗之間存在距離感；此外，虛擬三維重建過程受限于衣服的柔性材質(zhì)，制作難、成本高、耗時長，難以實現(xiàn)規(guī)?；膽?。

在這樣的背景下，服裝電商的“試衣”痛點，該如何解決？

“MeDel”：1：1還原真實的你

虛擬模特的3D效果展示可能比平面更進了一步，但仍然不意味著“我”穿上身一樣好看。但如果她是我的專屬模特呢？

“很多公司僅僅關注試衣效果，但身材重建才是最基礎的部分。”聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO柴金祥教授告訴36氪。一個能夠落地的虛擬試衣場景，不僅能夠還原衣服的細節(jié)、材質(zhì)、垂墜感等；但更重要的價值點在于，還原一個虛擬而真實的“你”。

有代入感，才有更好的體驗。好買衣為用戶創(chuàng)建的專屬虛擬模特“MeDel”是“Me+Model”的縮寫，能夠還原用戶的身材數(shù)據(jù)和臉部樣貌。

為了讓MeDel的相似度更高，關鍵在于獲取用戶數(shù)據(jù)。在一開始，“好買衣”采用的方法是用戶拍三張照片，但拍照的尷尬在于，用戶拍攝的照片必須是緊身照，這一點用戶是非?？咕艿?。

后來團隊轉(zhuǎn)換了策略，降低用戶的使用門檻，用戶僅需輸入身高體重等基本數(shù)據(jù)、勾選身材特征，再結(jié)合好買衣建立的亞洲最大的女性身材數(shù)據(jù)庫，可以推算出幾千項身材數(shù)據(jù)。據(jù)介紹，數(shù)據(jù)庫擁有1萬多個三維掃描的中國女性身材數(shù)據(jù)，再利用圖形學和機器學習技術(shù)，生成無窮多的身材數(shù)據(jù)。

在還原臉貌的部分，好買衣通過用戶拍攝的二維圖片，生成三維圖像。

“只有1：1的復制出來一個虛擬的你，接下來才是衣服建模的問題?！辈窠鹣檎f。

規(guī)模化：實現(xiàn)虛擬試衣的商用價值

黃仲生告訴36氪，和相對標準的男裝不同，款式多變的女性服飾更為復雜，比如蕾絲、鏤空、毛邊等復雜設計。想要通過3D建模來反映這些反光、質(zhì)感和彈性將非常困難。一個3D美工需要2-3天才能完成一件衣服的建模，成本在3000塊左右。在建模完成之后，繪制模擬的時間，比如1件衣服在2000個人身材的模擬，需要一周的時間。

這也是3D建模技術(shù)難以商用的原因，制作難、成本高、耗時長，難以實現(xiàn)規(guī)?；?。

在技術(shù)路徑上，好買衣放棄了傳統(tǒng)的3D建模技術(shù)，整合了計算機圖形學、計算機視覺、柔性人形機器人、機器學習和服裝工程五大前沿科技。柴金祥介紹，目前“好買衣”擁有四項技術(shù)，免尺測量身材重建技術(shù)、個性化人臉三維重建技術(shù)、機器人尺碼推薦技術(shù)、鏡像級虛擬試穿技術(shù)。此外，好買衣?lián)碛锌赡M高矮胖瘦的柔性人形機器人。

改變了技術(shù)路徑后，好買衣將成本控制在50-80元/件，一天一個機器人的服務單位可以完成上百件服裝的數(shù)據(jù)化。在今年8月和天貓新風尚的合作中，吸引了超過85萬用戶體驗。目前，好買衣和天貓的合作品牌已有40家。根據(jù)好買衣提供的數(shù)據(jù)，進入虛擬試衣間后，用戶額外試穿的搭配超過50套，帶來的額外停留時間超過4分鐘。試穿后的用戶購買轉(zhuǎn)化率為12.4%，連單率3.5件，平均退貨率下降30%。

當流量越來越貴的時候，讓用戶的停留時間更長，意味著品牌有更多展示商品的機會。優(yōu)衣庫、京東、淘寶都曾推出過虛擬試衣間，以及36氪報道過的Avametric、Metail、Fits.me、Fitiquette、PhiSix等。好買衣認為它的差異化價值在于，在提升用戶體驗的同時，找到了規(guī)模化應用的方法。

實現(xiàn)這一點并非易事，柴金祥表示，“用戶的體驗每提升一點點，對于技術(shù)的要求都是成倍的遞增?！?/p>

當前，好買衣聚焦在服裝的部分，后期會搭配不同的鞋子、包包和配飾；目前為正面視角，未來會呈現(xiàn)360度的視角。但一個問題是，好買衣虛擬試衣間在天貓的入口并不明顯，怎么讓用戶能第一時間看到，是后期需要解決的問題。

黃仲生告訴36氪，電商改變了很多行業(yè)的形態(tài)，服裝這個市場反而是電商化體驗最弱的部分。過去十年，服裝領域線上購物的比例一直很難超過20%。好買衣希望，通過改善“試衣”這一核心體驗，希望這個比例可以有所提升。目前，天貓、京東、唯品會等電商平臺都在積極布局虛擬試衣，隨著未來整體線上購物向VR/AR發(fā)展，用戶尤其需要感受“將衣服穿在自己身上的代入感體驗”。

團隊方面，聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO黃仲生曾工作于GGV紀源資本，參與投資了美麗說、觸控科技、時趣等創(chuàng)業(yè)公司；曾任職華興資本，幫助京東、神州租車、大眾點評、聚美等公司完成累計10億美金融資和并購交易。聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO柴金祥為美國卡內(nèi)基梅隆大學計算機博士，為計算機圖形學、虛擬現(xiàn)實、計算機視覺領域?qū)＜?，多次擔任SIGGRAPH/ICCV/CVPR程序委員會委員。代表微軟亞洲研究院以第一作者身份發(fā)表了大陸學者近25年來第一篇SIGGRAPH論文。

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