发布日期:2016-09-28 浏览次数:
近日获悉,上海创业公司“好买衣”获得1500万美金B轮融资。好买衣成立于2013年8月,成立之初获得联想之星450万人民币天使轮融资。2014年7月,好买衣获得治平资本的300万美元A轮融资。2015年8月,好买衣完成B轮融资,由宽带资本领投,美国知名基金NEA跟投,融资总金额达到1500万美元。
好买衣联合创始人兼CEO黄仲生说,中国服装电商行业一年营业额近1万亿元,但由于“试穿”体验的缺失,线上每卖出两件衣服,就有一件是错的。在过去的十年间,“虚拟试衣”的概念被反复提及,但效果却不尽如人意。一方面,从用户体验来说,传统二维或三维的方式难以真实美观的呈现衣服细节;另一方面,虚拟模特和真实的试穿体验之间存在距离感;此外,虚拟三维重建过程受限于衣服的柔性材质,制作难、成本高、耗时长,难以实现规模化的应用。
在这样的背景下,服装电商的“试衣”痛点,该如何解决?
“MeDel”:1:1还原真实的你
虚拟模特的3D效果展示可能比平面更进了一步,但仍然不意味着“我”穿上身一样好看。但如果她是我的专属模特呢?“很多公司仅仅关注试衣效果,但身材重建才是最基础的部分。”联合创始人兼CTO柴金祥教授说。一个能够落地的虚拟试衣场景,不仅能够还原衣服的细节、材质、垂坠感等;但更重要的价值点在于,还原一个虚拟而真实的“你”。
有代入感,才有更好的体验。好买衣为用户创建的专属虚拟模特“MeDel”是“Me+Model”的缩写,能够还原用户的身材数据和脸部样貌。
为了让MeDel的相似度更高,关键在于获取用户数据。在一开始,“好买衣”采用的方法是用户拍三张照片,但拍照的尴尬在于,用户拍摄的照片必须是紧身照,这一点用户是非常抗拒的。
后来团队转换了策略,降低用户的使用门槛,用户仅需输入身高体重等基本数据、勾选身材特征,再结合好买衣建立的亚洲最大的女性身材数据库,可以推算出几千项身材数据。据介绍,数据库拥有1万多个三维扫描的中国女性身材数据,再利用图形学和机器学习技术,生成无穷多的身材数据。
在还原脸貌的部分,好买衣通过用户拍摄的二维图片,生成三维图像。
“只有1:1的复制出来一个虚拟的你,接下来才是衣服建模的问题。”柴金祥说。
规模化:实现虚拟试衣的商用价值
黄仲生告诉记者,和相对标准的男装不同,款式多变的女性服饰更为复杂,比如蕾丝、镂空、毛边等复杂设计。想要通过3D建模来反映这些反光、质感和弹性将非常困难。一个3D美工需要2-3天才能完成一件衣服的建模,成本在3000块左右。在建模完成之后,绘制模拟的时间,比如1件衣服在2000个人身材的模拟,需要一周的时间。
这也是3D建模技术难以商用的原因,制作难、成本高、耗时长,难以实现规模化。在技术路径上,好买衣放弃了传统的3D建模技术,整合了计算机图形学、计算机视觉、柔性人形机器人、机器学习和服装工程五大前沿科技。柴金祥介绍,目前“好买衣”拥有四项技术,免尺测量身材重建技术、个性化人脸三维重建技术、机器人尺码推荐技术、镜像级虚拟试穿技术。此外,好买衣拥有可模拟高矮胖瘦的柔性人形机器人。
改变了技术路径后,好买衣将成本控制在50-80元/件,一天一个机器人的服务单位可以完成上百件服装的数据化。在今年8月和天猫新风尚的合作中,吸引了超过85万用户体验。目前,好买衣和天猫的合作品牌已有40家。根据好买衣提供的数据,进入虚拟试衣间后,用户额外试穿的搭配超过50套,带来的额外停留时间超过4分钟。试穿后的用户购买转化率为12.4%,连单率3.5件,平均退货率下降30%。
当流量越来越贵的时候,让用户的停留时间更长,意味着品牌有更多展示商品的机会。优衣库、京东、淘宝都曾推出过虚拟试衣间,以及36氪报道过的Avametric、Metail、Fits.me、Fitiquette、PhiSix等。好买衣认为它的差异化价值在于,在提升用户体验的同时,找到了规模化应用的方法。
实现这一点并非易事,柴金祥表示,“用户的体验每提升一点点,对于技术的要求都是成倍的递增。”当前,好买衣聚焦在服装的部分,后期会搭配不同的鞋子、包包和配饰;目前为正面视角,未来会呈现360度的视角。但一个问题是,好买衣虚拟试衣间在天猫的入口并不明显,怎么让用户能第一时间看到,是后期需要解决的问题。
黄仲生告诉记者,电商改变了很多行业的形态,服装这个市场反而是电商化体验最弱的部分。过去十年,服装领域线上购物的比例一直很难超过20%。好买衣希望,通过改善“试衣”这一核心体验,希望这个比例可以有所提升。目前,天猫、京东、唯品会等电商平台都在积极布局虚拟试衣,随着未来整体线上购物向VR/AR发展,用户尤其需要感受“将衣服穿在自己身上的代入感体验”。
团队方面,联合创始人兼CEO黄仲生曾工作于GGV纪源资本,参与投资了美丽说、触控科技、时趣等创业公司;曾任职华兴资本,帮助京东、神州租车、大众点评、聚美等公司完成累计10亿美金融资和并购交易。联合创始人兼CTO柴金祥为美国卡内基梅隆大学计算机博士,为计算机图形学、虚拟现实、计算机视觉领域专家,多次担任SIGGRAPH/ICCV/CVPR程序委员会委员。代表微软亚洲研究院以第一作者身份发表了大陆学者近25年来第一篇SIGGRAPH论文。