谷歌 AI “赛博买鞋”来袭：Try On 功能支持运动鞋和高跟鞋
AI大事记2025年10月9日消息，谷歌宣布其生成式 AI 功能 Try On 升级，正式支持用户在线试穿运动鞋和高跟鞋。用户只需点击商品页面的 “Try it on” 按钮，上传一张全身照片，即可看到鞋子在自己脚上的视觉效果。
🧩 功能解析 + 技术亮点
🎯 新增鞋类试穿 & 形状深度感知
- 新版本 Try On 能够“感知服装的形状和深度”，在展示鞋子试穿效果时保留这些细微差别，从而让虚拟试穿更真实。
- 与之前只能试穿衣服 /上装相比，此次扩展至鞋类，是虚拟试穿技术向下的一个重要拓展。
- Try On 会保留用户最近试穿的产品图片，便于对比不同鞋款在自己脚上的效果。
🛠 使用方式与上传规则
- 用户在商品页面点击 “Try it on” 后，上传一张 全身照片，系统便可在用户脚部区域显示鞋子效果。
- 谷歌提醒：仅可上传自己或有权使用的照片；拍照时要保证光线充足、背景整洁、衣物不过于宽松、相机位置适中。
- 在早期阶段，该 Try On 功能只在美国的谷歌搜索 & 谷歌购物上线，此次升级后已陆续扩展至加拿大、澳大利亚、日本等市场。
🌐 补充视角 + 行业观察
- 谷歌在今年早些时候还推出了 Doppl（实验性应用），允许用户通过动画形象 / AI 模型虚拟试穿服饰 /鞋子 /造型。此次 Try On 升级可能是 Doppl 思路在主流平台的落地。
- 在虚拟试衣 /试穿行业里，类似服务已有先例（如 AR 试衣镜、网页版试衣间等），谷歌这次扩展鞋类，是在用 AI 加强视觉拟合、形体识别、深度映射能力的展示。
- 部分业内观点认为，这种试穿功能增强了电商转化效果：用户在购买鞋子 /服饰时最担心尺寸 /款式不合适，而可视化试穿能显著降低退货率 /提升购买信心。
- 也有技术评论指出，虚拟试穿仍有局限：光影、脚型 /高度 /姿态变化、鞋子材质 /反光 /厚度等复杂因素都可能影响真实感，对 AI 模型提出高要求。
⚠ 风险 /挑战 /观察点
| 方向 | 潜在问题 / 不确定性 |
|---|---|
| 试穿效果失真 | 脚型 / 姿态 / 光线 / 背景条件不同，模型可能出现偏差，显示效果不精准。 |
| 隐私 / 肖像数据安全 | 上传全身照片涉及隐私 / 肖像权风险，若保护机制不严，可能被滥用。 |
| 模型泛化能力 | 新款 / 异形 / 夸张设计鞋子可能难以准确拟合。 |
| 地域 / 市场限制 | 虽已扩展至多国，但部分地区用户还无法使用该功能，体验不均衡。 |
| 用户期望管理 | 用户可能误以为试穿效果即真实效果，期望与现实容易出现落差。 |
🧠 总结 / 思考
核心回顾
- 谷歌升级其生成式 AI Try On 功能，新增鞋类试穿功能，支持用户上传全身照片在线“试鞋”。
- 该功能保留形状 /深度感知、试穿记录对比，并扩展至多个国家 /地区。
- 此举在虚拟试穿 /电商 + AI 结合方向上具有代表意义，是谷歌在视觉 AI 与电商连接上的一步尝试。
值得思考 / 我的疑问
- 在复杂鞋型 /高度 /光线变换条件下，这个试穿功能能否保持稳定真实？
- 用户是否愿意上传全身照片以换取试穿体验？隐私 /信任壁垒如何突破？
- 电商平台是否会基于这种服务调整其鞋类 /服饰销售 /退货策略？
- 如果效果不错，这类 AI 试穿是否会扩展到包、饰品、袜子等更细分服饰？
金句送给你
“当 AI 能让你在屏幕里“试鞋”，距实体体验的界线就薄了一层——虚拟与现实正在被连成一体。”