Fashion tech8 dakika kusoma

Kujaribu Kimoja Kiotoni kwa AI: Jinsi Zara, Levi's na ASOS Zinavyobadilisha Muuzaji Wa Mtandao Kuhusu Kufaa

Zara, Levi's na ASOS zimebadilisha kujaribu kimoja kiotoni kutoka kwa ujinga kuwa chombo cha muamala. Makala hii inashambuliza teknolohia nyuma yake, data halisi inaonyesha nini, na kile waundaji wadogo na atelier wanaweza kuchukua kutoka kwa hii.

Na Iván Royo · · Team MPattern
Shiriki
Facsimile ya kidijitali inayovaa nguo iliyowekwa kwenye interface ya muuzaji mtandao, inayowakilisha teknolohia ya kujaribu kimoja kiotoni kwa AI

Chumba cha kujaribu kimoja kila wakati kimewaonyesha mali ghali zaidi ya rejareja — na kizuizi kikubwa zaidi cha muamala. Muuzaji wa mtandao umejaribu kwa miaka ishirini kuiga uhakika wa kidamu wa kujaribu nguo, na matokeo yamewa karibu. Hiyo ikabadilika sana karibu na 2022–2024, wakati wauzaji wakubwa walianza kusambaza mifumo ya kujaribu kimoja kiotoni iliyokilizwa na AI inayozidi kuweka picha bovu kwenye femu. Kuelewa ni kile mifumo hii inayofanya halisi — na kile wanaweza kufanya — ni muhimu sana kwa mtu yeyote anayehusika katika ujenzi wa nguo, kutoka kwa waundaji wazimu hadi atelier ndogo.

Kile Kujaribu Kimoja Kiotoni Kilizwe na AI Kinafanya Halisi

Kwenye kiwango cha msingi, kujaribu kimoja kiotoni mapishi nguo ya 2D kwenye mfano wa mwili wa binadamu kwa njia ya kuogeza. Njia nyeusi, bado ya kawaida katika utekelezaji wa bajeti, kuweka kwenye picha ya bidhaa kwenye picha ya mfano tuli kwa kutumia mapabadiliko rahisi. Matokeo yanaonekana kupigwa na kushindwa kuiga kusogea, mvutano, au jinsi kitambaa kinavyozeza chini ya harakati.

Mifumo ya kisasa inatumia bomba tofauti. Wanaunganisha macho ya kompyuta kwa mgawanyiko wa mwili, kuiga kufanya kazi nyingi kinachozidishwa na mali halisi ya kitambaa, na ujenzi wa neuro kutengeneza matokeo ya picha halisi. Mtumaji anaingia ndani picha au anatumia mtiririko wa kamera hai; mfumo unakadiri alama mahususi za mwili, unakokota muundo wa mwili wa 3D kutoka kwa ishara za 2D, na kisha unafunika jiometri ya nguo juu ya hiyo muundo akimaanisha uzani wa kitambaa, kueneza, na miungo ya ujenzi.

Kile hii inahitaji upande wa nguo ni neno linalofanana na data ya muundo inayotoka kwa uhandisi wa sampuli: nafasi za miungo, hisabati ya urahisi, mistari ya nafaka, na sifa za mitambo ya kitambaa. Sampuli iliyoandikwa vizuri na kidijitali hutengeneza kujaribu kimoja kiotoni bora kuliko sampuli iliyojenuzwa kutoka kwa scan ya sampuli ya kimwili. Hii si kwa saidia — ni sababu kwa nini ubora wa sampuli ya msingi inathiri moja kwa moja ubora wa kuiga kimwili.

Jinsi Zara, Levi's na ASOS Zimebadilisha Hii

Kila mmoja wa wauzaji hawa amechukua njia tofauti, inaonyesha kiwango chao cha uzalishaji na jamii ya mteja.

Zara ilianzisha kipengele chake cha kujaribu kimoja kiotoni — kiimarishwa kama tajriba ya mfano wa kujaribu — katika 2022, inayoruhusu wateja kuchagua mfano ambao unakadiri aina yao ya mwili na urefu na kuona nguo kwenye silhouette hiyo. Kufikia 2023, Vogue Business ilijaribu kuwa Inditex (kampuni ya kazi ya Zara) ilikuwa imejibu kutengeneza mtiririko wa ujenzi wa bidhaa kidijitali kwa sehemu kubwa ya mkusanyiko wake, kupunguza idadi ya sampuli za kimwili zinazolingana kabla ya kusaini kwa uzalishaji. Mfumo hutegemea hadithi za kijiometri za nguo zinazotengenezwa mapema katika mzunguko wa maendeleo ya bidhaa.

Levi's ilibadiliana na jukwaa la facsimile kidijitali ili kutoa mgogoro wa mfano wa kubiashara, hasa inashughulikia mgogoro wa muda mrefu kwamba picha za mitindo kushindwa kuwakilisha anuwai ya miili inayonunua nguo. Utekelezaji wao unatumia vipimo vya mteja kuchanganya na miili ya facsimile iliyojengwa mapema. Wazo la msingi ni kwamba ujinga wa kufaa, si tu uzuri, unachocheza kwa maamuzi ya ununuzi — hasa kwa denim, ambapo matarajio ya kufaa ni ya juu na kutoweka kwa saizi kwa burudani ndani ya sekta ni wazi.

ASOS imeeneza toleo lake mwenyewe la teknolohia ya kufaa kupitia chombo chake cha Msaada wa Kufaa, kinachotumia data ya kuvuta na kurudi ya kihistoria kutengeneza mapendekezo ya saizi. Zaidi ya hayo, ASOS imeunganisha utendaji wa kujaribu na kuona inayotolewa kwenye data ya mwili wadogo tayari hutoa wakati wa mchakato wa kurudi. Kulingana na kukamatia na Sourcing Journal, ASOS imesambaza kupungua kwa maana ya kurudi yanayohusiana na saizi katika soko ambapo chombo kimegeuzwa kabisa, ingawa kampeni ilikuwa makini kuhusu kuchapisha takwimu kamili.

Tatizo la Kurudi Hii Mifumo Inashughulikia

Mukutano wa kibiashara ni rahisi. Kulingana na data iliyochapishwa na Shirikisho la Rejareja la Taifa (NRF) katika ripoti yake ya 2023 ya Kurudi kwa Mteja katika Sekta ya Rejareja, kiwango cha kurudi kwa nguo ya mtandao nchini Marekani iliendana na takriban 24–26% ya mauzo ya jumla — mbadala wa takriban 8–10% kwa ununuzi ndani ya duka. Sehemu kubwa ya kurudi hizo zimesasanishwa kwa tatizo la kufaa na saizi. Kwa kiwango kikubwa, kila bunduki iliyorudiwa inagharimu muuzaji kati ya €15 na €25 katika jumalia, kuboresha hifadhi, na kuoza kwa thamani, kabla ya kukamatia gharama ya mazingira.

Punguzano la hata 3–5 pointi za asilimia kwa kiwango cha kurudi kwa muuzaji anayotengeneza milioni ya amri kila mwaka inatafsiri kuwa makumi ya milioni ya yunani katika muuzaji wa kurudi. Hiyo ndiyo kesi ya ubiashara inayoiweka haki jaji ya uongezaji huu mifumo hii ilikuwa na katika muundo wa tafakari kiotoni wa kidijitali. Teknolohia si chombo cha mahakama — ni mchezo wa ufanisi wa mlolongo wa lugha.

Kile Teknolohia Bado Hainawezi Kufanya Vizuri

Uhakika kuhusu mipango ya sasa ni muhimu ikiwa teknolohia hii itajulikana kwa umakini.

Pia, madini ya kitambaa na hali ya mkono ibaki haiwezekani na kuwasiliana kidijitali. Kuiga kunaweza kupendekeza jinsi kitambaa kinasogea lakini hainawezi kusimulia kama linen blend ni kiama au laini, au jinsi jersey itabaki baada ya kuosha. Hii inamaanisha kujaribu kimoja kiotoni na epuka kwa maamuzi ya muundo wa muundo (je, silhouette hii inafanya kazi kwenye mwili wangu?) na chache zaidi kwa tathmini ya ubora wa nyenzo.

Kwamba, usahihi wa muundo wa mwili unaofanywa kutoka kwa picha moja ya mteja ni tofauti sana. Maamuzi, mwanga, kamatanisho la usuli, na nguo zilizovaliwa katika picha ya kumbuki zote zinaletha kelele. Chombo cha mtaja mwenyewe mara nyingi kinakofanya na vile, ambavyo vinaweza kusababisha kuagiza kiotoni kwa haraka.

Katika — na hii inamaanisha zaidi kwa waundaji wazimu na atelier ndogo — mifumo hii inahitaji muundo mkubwa wa data. Wauzaji wakubwa wanaweza kulingana katika ujenzi au kuliana na miondo ya scan ya mwili, mafunzo ya kuiga na ujenzi, na kuunganisha hadithi za kidijitali kutoka mapema katika mchakato wa muundo. Kwa muundaji anayetengeneza vipande 50 kila mwaka, bomba lilo wazi.

Gap kati ya kile biashara ya juu inaweza kusambaza na kile kinachofikiwa na waundaji wazimu ibaki nene. Kulinganisha kutaka:

UwezoBiashara ya juuMuundaji wa zimu
Kuiga kamili kwa 3D nguoLazimaji ya tabiakaInahitaji zana maalum au kutumia mtendaji
Kujaribu kimoja kiotoni kwa facsimile kwa mtajaKuunganishwa katika muuzaji mtandaoKububu kupitia vipesi vya pande tatu
Muundo wa mwili wa usahihi kutoka pichaMiundo ya maprivetiUsahihi mdogo katika programu za mtaja
Sampuli-kwa-kidijitali-hadithi mtiririkoKuunganishwa mwishoKubadilika, hatua za mkono

Kile Waundaji Wazimu na Atelier Wanaweza Kufanya Leo

Mutokeo wa vitendo kwa waundaji wanafanya nje ya biashara ya juu sio kugeuka kile Zara au ASOS kuwa kujenga — hiyo inahitaji uongezaji na rasilimali za uhandisi ambazo sio halisi katika kiwango kidogo. Somo linalosekaana ni juu: ubora na muundo wa nyaraka yako ya sampuli inamwambia jinsi wewe kuwa tayari kuchagua katika mtiririko wa kidijitali kadri wanakubwa.

Miguu iliyojenuzwa kwenye sampuli iliyoandikwa nzuri, saizi iliyogawanywa na hisabati iliyoandikwa kuhusu urahisi na mantiki ya ujenzi ni ingizo hilo mifumo yote ya kuiga ya kidijitali inahitaji. Kama kuiga hiyo inatumiwa kwa kujaribu kimoja kiotoni, uthibitisho wa kufaa kabla ya kukamatia, au kuwasiliana na makosa ya muundo kwa mtendaji wa mtandao, sampuli ndiyo msingi. Sampuli inayoweza kuwepo kama kiolezo cha kimwili tu kwenye karatasi ya rangi, na vipimo katika kumbuki ya muundaji, hainawezi kuingizwa katika zana yoyote ya kidijitali.

Kwa atelier na waundaji wazimu wanakotaka kusogea kuelekea mtiririko wa kidijitali bila uongezaji wa kiwango cha juu, mahali pa mwanzo halisi ni kujitolea na kumuundo wa sampuli zinazopatikana, kuelewa mantiki ya saizi, na kufanya kazi na zana zinazotoa faili ya sampuli inayotokana na kiwango cha kawaida. MPattern imeundwa haswa kwa mahali hapa pa ingizo — inayowezesha ujenzi wa sampuli wa kiwango cha kituo na usimamizi bila kutatua muundo wa CAD wa kiwanda au timu ya watendaji.

Instituto ya Mitindo ya Teknolohia na kila sukuma za kitambaa za Uropa zimekuwa kuunganisha mtiririko wa sampuli ya kidijitali katika mitaala yao haswa kwa sababu jamhuri ya sekta ni kwamba data ya sampuli iliyomuundwa ni hitaji la msingi kwa maombi yoyote ya baadaye ya kidijitali, kujaribu kimoja kiotoni kujumuishwa.

Mwelekeo Mkubwa wa Sekta

Vogue Business na Business of Fashion wote wamefuatia kasi ya ujenzi wa bidhaa za kidijitali katika mlolongo wa lugha tangu 2021, akigusia kwamba mgogoro wa juu unaoshukwa na hadithi ulisanya mtiririko wa maendeleo upungufu kusababisha chapa kukamatia mtiririko wa kusambaza sampuli ya kidijitali haraka kuliko iliyopangwa mapema. Kujaribu kimoja kiotoni ni kijumuiya cha mtermini-kimwili cha kijumuiya kubwa zaidi kuelekea kutengeneza data ya nguo kama asset ya kidijitali iliyomuundwa kuanzia mahali pa mapema sana katika mchakato wa muundo.

Kwa sekta ya zimu, mwelekeo huu ni furaha na shinikizo. Chapa zile zimefika muundo wao wa sampuli na data ya bidhaa vizuri itakuta rahisi sana kuunganisha na jukwaa la jumalia, zana za muuzaji wa moja kwa moja, na hatimaye mifumo ya kujaribu kimoja kiotoni kadri wanakubwa wa bei inayopatikana. Hao ambao hawana kufanya kazi hiyo ya msingi watakabali kutisha kwa kuteketeza gharama.

Teknolohia yenyewe itaendelea kuboresha. Usahihi wa muundo wa mwili kutoka kwa picha moja ni eneo linalofanya, na vikundi vya akadeomia katika ETH Zurich, MIT CSAIL, na hadharani yanachapisha maendeleo kila wakati. Kuiga kufanya kazi kwa kiwango cha mavua kutatua katika wakati wa kigeni kuboreshwa sana katika miaka mitatu iliyopita. Tajriba ya mtaja wa kujaribu kimoja kiotoni katika 2027 inaweza kuwa nyenzo nzuri kuliko leo. Lakini chapa na waundaji wanaokomaa zaidi kutoka kwa kuboresha hiyo watakuwa wale data yao ya nguo tayari ni muundo na safi.

Hitimisho

Kujaribu kimoja kiotoni na AI kunashughulikia tatizo halisi la kibiashara — bei za muuzaji mtandao inayobadilikana kwa ugomvi wa kufaa — na wauzaji wakubwa kuongeza katika hiyo kunafanya hivyo kwa sababu za muuzaji, si mahakama. Teknolohia inafanya kazi vizuri sana wakati imesasanishwa na sampuli kali na data ya nguo, ambayo inaweka muundo wa nguo katikati tena ya mtiririko yoyote wa mitindo ya kidijitali. Kwa waundaji wazimu na atelier ndogo, kupanga kwa hatua ni si kujenga mfumo wa kujaribu kimoja kiotoni lakini muundo wa nyaraka ya sampuli vizuri vya kutosha kwamba kuunganisha kwa baadaye kuwa inawezekana. Gundua jinsi MPattern inasaidia mtiririko wa sampuli ya kituo kama msingi wa hiyo mpito.

#kujaribu kimoja kiotoni#AI fashion#kufaa muuzaji mtandao#teknolohia saizi#teknolohia rejareja

Maswali yanayoulizwa mara kwa mara

Jinsi kujaribu kimoja kiotoni kijua nguo itakufaa mimi?

Nyingi za zana za kujaribu kimoja kiotoni kwa mtaja zinakadiri vipimo vyako vya mwili kutoka picha au kutoka vipimo unaoingia mwenyewe, kisha kukamatia muundo wa nguo juu ya muundo wa mwili unaozalishwa. Usahihi unategemea ubora wa kadiro ya mwili na jinsi gani kamili data ya ujenzi wa nguo — hisabati ya urahisi, nafasi za miungo, kueneza kwa kitambaa — imekodwa katika mfumo. Inatoa kidokezo cha kufaa muundo, si kipimo cha usahihi.

Je, kujaribu kimoja kiotoni kunafanya kupungua kurudi kwa nguo?

Uthibitisho kutoka kwa wauzaji wakubwa unasuggest ndio, hasa kwa kurudi yanayohusiana na saizi. Shirikisho la Rejareja la Taifa lilisambaza bei ya kurudi ya nguo ya mtandao karibu 24–26% katika 2023. Wauzaji na zana za kufaa sa duara walijaribu kupungua katika kurudi yanayohusiana na saizi, ingawa takwimu kamili zinavariance kwa kitengo. Denim na nguo iliyoandikwa — ambapo matarajio ya kufaa ni mahususi — inaweza kuona athari kubwa.

Tofauti kati ya zana ya mapendekezo ya saizi na kujaribu kimoja kiotoni nini?

Zana ya mapendekezo ya saizi inajumuisha vipimo vyako au kihistoria cha ununuzi na inajaribu saizi kutoka kwa anuwai ya chapa inayopatikana. Kujaribu kimoja kiotoni kutengeneza nguo kiotoni juu ya wakilishi wa mwili. Hizo ni msaada: zana za mapendekezo inashughulikia saizi gani kuagiza; kujaribu inashughulikia silhouette inaonekana. Wauzaji wa juu inayoonekana kuunganisha zote katika interface moja.

Je, waundaji wadogo au atelier wanaweza kutumia teknolohia ya kujaribu kimoja kiotoni leo?

Sawa za kazibu na kile Zara au ASOS husambaza inahitaji muundo nyingi wazalishaji wa zimu hainaweza kutekeleza. Hata hivyo, vipesi vya pande tatu kwa jukwaa la muuzaji mtandao vinabubu. Mahitaji halisi ya zana hizi nzuri: kuwa na data ya sampuli iliyomuundwa vizuri, ya kidijitali — bila msingi huo, kuunganisha na bomba lolote la kuiga kidijitali si heri bila mipango ya bajeti.

Kwa nini ubora wa sampuli inathiri jinsi kujaribu kimoja kiotoni inafanya kazi?

Kujaribu kimoja kiotoni kuiga jinsi nguo inasogea juu ya mwili kwa kutumia data ya ujenzi wa nguo kama ingizo: jiometri ya miungo, hisabati ya urahisi, mistari ya nafaka, na sifa za kitambaa. Sampuli na nyaraka nzuri ya vipimo na mantiki ya saizi hutengeneza kuiga kwa usahihi. Sampuli iliyojenuzwa kutoka scan ya sampuli ya kimwili, au kupatikana katika muundo wa kimwili tu, inakamatia data ya muundo mifumo hii inahitaji.

Related glossary terms

Na MPattern

Kata bila kuchapisha — modi ya projekta

Proyekta mfumo moja kwa moja kwenye kitambaa. Hakuna karatasi, hakuna tape, ujani wa 1:1 umehakikishwa.

Jaribu modi ya projekta
Shiriki

Makala zinazohusiana

Kujaribu Kimoja kwa AI: Zara, Levi's & ASOS — MPattern