即便是拥有“九头身”的名模，也难免在买衣服的时候入错坑。关于穿衣打扮，没有人不挑剔。至于如何找到材质、大小、设计都合适的衣服，大家公认为的稳妥方法应该是“上身试”。
然而，在网购“淘宝”时代，消费者无法直接试穿衣服。尽管大部分商家承诺7天无理由退换，以保证消费者有足够的时间对这些“海选”产品进行“复试”（即试穿）。但不得不承认的是，事实上，线上商家的退换货率居高不下，而漫长的退换货周期和手续对于买家来说也是降低了体验值。此外，在以“体验为王”的线下实体店，许多消费者的体验舒适度也并没有改善。许多门店拥挤的试衣间和大排长龙的试衣顾客，让人颇感无奈。
如何在改善线上线下消费者试衣体验，帮助大家更快更准的找到适合的衣服？
一家来自印度的创业公司Try&Buy推出了基于AI技术的虚拟试衣间。Try&Buy 运用计算机视觉技术帮助线上零售商建立虚拟试衣间。用户只需上传自拍照片，就可迅速生成线上模拟身体模型，获得与在实体店一致的试衣体验，从而减少退货换货流程，提高卖家的销售业绩。
当然，虚拟试衣间并不是才出现的“新物种”。2014年，微软就应用Kinect 3D感应技术，推出虚拟试身镜。该试衣镜设有6英尺6英寸屏幕，镜头可拍下顾客身躯的3D立体影像，再显示在屏幕上，然后电脑会挑选一系列服装及饰物供顾客选择，顾客只要轻轻挥手，便可选择“试穿”哪件衣服，试穿画面更可即时放上网。后来，电商巨头亚马逊也推出了虚拟镜子系统。据其专利文件介绍，其应用了混合现实技术，和现实的平面镜子通过反射光线来映射物体不同，虚拟镜子的镜面背后是一块投影出来的银幕，试镜者之所以感觉是在照镜子而不是录像重放，是因为从摄像机拍摄人物到呈现在银幕这一过程非常短，让人误以为是在照镜子。
“微软的技术，不实时，价格贵。亚马逊的解决方案需要到实验室里面给身体拍照，再进行分析，所以在应用场景上有局限。”Try&Buy的创始人兼CEO Nitin Vats认为关于虚拟试衣间的体验还有更多需要优化的空间。
作为计算机科学家，微软的比尔盖茨核心研究团队的前研究员，Nitin 负责为软件提供最佳的计算机安全性。他发明了更安全的NNRU 系统，并成功破解了著名的法国安全系统NTRU。为了向时尚电子商务提供接近现实的购物体验，Nitin 开发了相关技术，获得了美国专利并推出了Try＆Buy。“通过我们的应用，顾客在手机上拍个照片，然后把身高、体重等一起输入到系统中，系统则会自动生成一个3D的人体形象，而且也可以做成视频。”Nitin 介绍道。
据Nitin 解释，Try＆Buy应用的体验优势主要表现在两方面。一是3D人体形象的建立非常灵活。据悉，用户只需要给系统一张照片和体重、身高数据。首先，系统会根据用户的脖子和肩膀比例、距离来判断是什么样的身材。
“很多人购买的时候，可能并不想要放太多的信息上去，仅仅会提供简单的图片。”Nitin说。此外，他透露，关于身型判断，Try＆Buy系统背后的数据库分析了2000多种体型，并且运用人工智能做了一个模型，可以比较准确地分析出用户的身型。当然，如果用户觉得系统建立的身体模型不是很满意，还可以自己在臀围、腰围等方面进行调整。
除了人形虚拟模型的构建，Try＆Buy在衣服与虚拟人模型的结合方面也充分考虑到了实用性。Nitin介绍道，首先，衣服的材质可以虚拟试穿中体现，例如透明材质。另外，有些人喜欢穿宽松的，有些人喜欢穿紧一点的，用户也可以直观地了解衣服在不同状态下的呈现效果。“用户能够更加精准地挑到自己喜欢的产品，这样退货率也会降低。”Nitin说：“很多竞争者需要身体的整个形状才能够构建3D的人形形象，但我们只需要把衣服和用户照片加在一起就可以得到3D效果。”
据悉，Try＆Buy主要有三种商业模式：一是和线上的品牌，如电商平台在合作；二是直接和品牌合作；三个就是通过和线下的实体店合作。目前该公司已经和200多个品牌合作，如和印度沃尔玛的线上店和线下店都在合作。“我们还有个计划是：推出一个人工智能时尚顾问。它会根据你以前的试穿记录和喜好推荐一些你可能感兴趣的搭配。”Nitin说。
Try＆Buy已经完成了种子轮融资。
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