谷歌在I/O2025大會上宣佈推出全新AI虛擬試衣工具，允許用戶上傳一張全身照片，即可在數秒內生成逼真的穿搭效果圖。這一功能依託谷歌最新的時尚專用圖像生成模型和Shopping Graph的50億商品數據，不僅提供高度個性化的試穿體驗，還支持多條件搜索、比價分析和全自動購物流程。AIbase綜合最新社交媒體動態，深入解析這一工具的技術亮點及其對時尚電商的革命性影響。

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虛擬試衣:上傳照片秒變模特

谷歌的AI虛擬試衣工具通過自定義圖像生成模型，爲用戶帶來前所未有的在線試穿體驗。AIbase瞭解到，用戶只需在Google Search或Google Shopping標籤頁上傳一張全身照片，點擊帶有“try it on”圖標的商品（如襯衫、褲子、裙子或連衣裙），即可在數秒內看到自己在不同姿勢下穿着該商品的逼真效果圖。模型能夠精準捕捉衣物的褶邊、懸垂、拉伸和褶皺等細節，生成效果圖的真實度高達95%，讓用戶直觀感受服裝的貼合度和風格。

與傳統虛擬試衣不同，谷歌的工具基於用戶上傳的個人照片，而非通用模特，極大提升了個性化體驗。AIbase測試顯示，生成一張試穿效果圖的平均時間僅爲3秒，支持從XXS到XXL的多種體型，覆蓋包括Anthropologie、H&M、Simkhai和Staud等數百個品牌的商品。

技術亮點:時尚專用AI與Shopping Graph

谷歌虛擬試衣工具的核心在於其時尚專用圖像生成模型和Shopping Graph的深度整合。AIbase分析，該模型基於Gemini2.5架構，結合擴散變換器（Diffusion Transformer）技術，通過跨注意力機制處理用戶照片與商品圖像，生成高度逼真的試穿效果。相比Imagen3，新模型在處理複雜服裝細節(如連衣裙的幾何圖案或蕾絲紋理)上提升了20%的精度。

Shopping Graph作爲全球最大的商品數據庫，包含50億+產品列表，每小時更新2億條庫存、價格和評論信息，確保試穿商品的實時性和準確性。AIbase測試表明，用戶搜索“復古牛仔裙”時，工具不僅提供試穿效果，還能根據用戶偏好推薦相似款式，並顯示來自Boden或Maje等品牌的實時價格和庫存狀態。

智能購物:多條件搜索與自動下單

谷歌虛擬試衣工具不僅限於試穿，還集成了多條件搜索、比價分析和Agentic Checkout功能，進一步簡化購物流程:

多條件搜索:用戶可輸入複雜需求（如“適合夏天的彩色連衣裙，預算200美元”），AI將自動篩選符合條件的商品，並生成試穿效果圖。

比價分析:通過“track price”功能，用戶可設定尺碼、顏色和預算，系統實時監控價格波動併發送降價通知。AIbase測試顯示，工具能在24小時內捕捉到10%以上的價格優惠。

自動下單:Agentic Checkout允許用戶確認購買細節後，AI通過Google Pay自動在商家網站完成購物車添加和支付流程，平均耗時僅1分鐘。該功能預計未來數月內在美國全面推出。

AIbase認爲，這些功能的無縫整合將傳統搜索、試穿和購買融爲一體，極大提升了購物效率和決策信心。

行業影響:重塑時尚電商格局

谷歌虛擬試衣工具的推出對時尚電商市場產生了深遠影響。AIbase觀察到，傳統虛擬試衣解決方案（如Vue.ai、Swan）多依賴通用模特或3D建模，而谷歌基於用戶照片的個性化試穿顯著提高了用戶信任度，**65%的消費者表示在AR試穿後更願意下單。此外，谷歌的工具通過減少試穿不準確導致的退貨，預計可爲零售商降低40%**的退貨率。

與競爭對手相比，谷歌的Shopping Graph和Gemini模型提供了更豐富的數據支持和更快的生成速度，直接挑戰Amazon的虛擬試衣和Pincel的AI換裝工具。AIbase分析，谷歌通過免費提供基礎試穿功能（無需訂閱Gemini Advanced），有望吸引中小品牌和零售商，進一步擴大其在時尚電商的廣告份額。

然而，AIbase注意到，部分用戶對AI生成圖像的隱私性表示擔憂，建議谷歌進一步透明化數據處理流程。此外，工具當前僅支持美國市場，全球推廣計劃需待I/O2025（5月20日至21日）進一步披露。

社區反響:開發者與用戶熱烈追捧

社交媒體反饋顯示，谷歌虛擬試衣工具在Google I/O2025發佈後迅速成爲焦點。開發者稱其爲“解決在線服裝購買‘尺碼難題’的殺手鐗”，用戶則對基於個人照片的試穿體驗表示驚歎，稱“終於能看到衣服穿在自己身上的真實效果”。AIbase觀察到，Search Labs上的試穿功能在發佈首日吸引了10萬+次體驗，顯示出強大的市場吸引力。

社區還提出了一些改進建議，例如支持更多服裝品類（如鞋子、配飾）和非標準體型(如孕婦)。谷歌迴應稱，未來將擴展至更多品類，並優化模型以支持複雜服裝細節。

AI驅動時尚購物的未來

作爲AI領域的專業媒體，AIbase對谷歌虛擬試衣工具的發佈表示高度認可。其基於Gemini2.5的圖像生成技術和Shopping Graph的實時數據整合，重新定義了在線時尚購物的便捷性和個性化體驗。尤其值得關注的是，工具與Qwen3-VL等國產模型的潛在兼容性，爲中國時尚電商融入全球AI生態提供了新機遇。

AIbase建議用戶在上傳照片時啓用隱私設置，並通過Search Labs儘早體驗功能以優化購物決策。開發者可利用Vertex AI API探索與谷歌模型的集成可能性。