通过3D建模＋AI，「衣呼」要让服装定制规模化｜早起看早期

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目前，该项目正在天使轮融资中。

文 | 徐宁

从根本讲，“衣呼”是一家服装定制公司，差异点就是其背后的3D建模、人工智能等新技术。

提效

用户只需用手机拍摄正面、侧面两张照片，“衣呼”便能3D建模出人体模型，包括胸围、肩宽、身长、脸型等等。首先，衣呼要通过图像识别定位照片中的人，然后预测人体的轮廓，最后就是从2D构建3D。

值得一提的是，在衣呼的自动量体过程中，用户穿着衣服便可进行，虽然传统的3D扫描仪方案已经很精准，不过需要用户裸体测量，体验相对较差并且费时。之所以能克服难点，在于衣呼前期做了大量数据训练，根据过去近10年人体数据和布料数据的积累，以及2D转3D的机器学习，衣呼人体建模的精度可以实现紧身衣情况下1cm以内误差，穿T恤情况下1-2cm误差。

接下来，衣呼将服装版型虚拟出缝合后的效果，再套用到3D人体模型上就能实现虚拟试衣。后续的定制加工环节，衣呼跟著名品牌的代工厂合作，最终的成衣输出自有品牌。

输出

除了自己完成服装定制的全流程外，衣呼现在还可以将背后的量体技术进行输出。应用逻辑跟用户消费行为基本一致，从挑选、到试穿、再到购买，也就是涉及最后的生产环节。

拿挑选来说，衣呼想做一个“服装圈的今日头条”，面向C端进行喜好推荐。先是爬取海外电商网站上的服装数据，对图片、文本进行学习，将风格、颜色、款式等维度标签化，之后再依据专家知识和用户的人体建模数据进行推荐，包括大小尺码，也包括适合的款式搭配。

到试穿环节，就是上述的虚拟试衣。由于仿真过程需要拿到服装版型等切实数据，所以目前仅限于衣呼自有品牌的服装款式，未来会考虑跟品牌合作。

最后的购买、生产环节则更多针对C2B的定制客户。通常情况下，厂商的量体师一天只能跑3-4个客户，加上流失率高产生的培训成本，量体大多在200-400元／次，占到销售价格的30-50％。通过衣呼的拍照量体方案，可以很好解决效率问题。

对于款式多变的时装来说，目前还是设计师1人1版较实际，而对于西服、衬衣等版型相对固定成熟的品类来说，在理想状态下，衣呼的数据可以自动通过系统打版，并对接自动裁床生产，这样就能实现定制规模化。

据悉，现在已经有近50家企业跟衣呼合作量体方案，不乏西装、牛仔裤领域的大企业。而衣呼的主要收入来自于衣服的定制售卖，To B方案还在合作初期。

团队方面，联合创始人朱帅印本科毕业于西安交大，硕博全奖在纺织服装领域全球排名第二的香港理工大学人工智能与服装工程实验室深耕人工智能与三维人体构建跨领域研究，曾发表十几篇计算机与服装交叉学科类顶级期刊和专利。另一位联合创始人欧阳铖本科毕业于西安交大，德国慕尼黑工大硕士，毕业后曾在德国MIG和Thomson Reuters从事企业战略咨询，2015年底回国加入大疆，担任IP运营总监。

目前，该公司正在天使轮融资阶段。

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