Google Doppl 利用人工智能驱动的可购物信息流，提升时尚购物体验。

这场改变我们在线购买服装方式的斗争又翻开了新的一页。 多普尔， 这 谷歌推出的实验性应用程序，结合了人工智能、短视频和个性化时尚产品推荐。虽然目前来看，这种新奇感 它正在美国进行测试。这一趋势预示着一种变化，这种变化迟早会波及欧洲和西班牙的主要电子商务市场。

通过 Doppl，谷歌试图融入一个购买决策日益趋于分散的环境。 TikTok 或 Instagram 类型的视频流但反过来想，它不采用真正的网红，而是由人工智能来生成内容和观看体验。 展示每件衣服穿在用户身上的效果。

Doppl是什么？这款谷歌应用是如何运作的？

本质上， Doppl是一款“虚拟试衣间”应用程序。 它依赖于计算机视觉模型和 生成式人工智能 为了 为每个用户创建逼真的虚拟形象要开始使用它，用户需要上传一个文件。 全身照 然后，该应用程序会生成一个数字版本，用作个人人体模型。

关于那个头像， Doppl 可以将几乎任何数字来源的服装物品叠加到其他设备上系统会从网店获取图片、截图、手机保存的照片，或者社交媒体上的图片。它并非像贴纸一样简单地把衣服贴上去；人工智能会根据你的身材调整面料，模拟垂坠感和动态效果，并创造出逼真的效果。 该服装的动画视频 这样效果就更接近现实了。

这张初始照片组合图 三维用户模型 视频生成技术让虚拟试衣间的体验超越了传统的静态照片。用户可以看到袖子如何摆动，裙子在行走时的垂坠感，或者裤子的合身程度——这对于减少购买前的疑虑，并有可能降低价格至关重要。 收益量 在电子商务领域。

一个完全可购物的时尚发现平台

Google 为 Doppl 集成的一项重大新功能是： 购物发现信息流这是一个视觉内容推送，其中的每一条内容几乎都是购买建议。在这个推送中，出现的大部分商品都是…… 真实产品，并附有店铺链接这样一来，从灵感迸发到付款只需轻点几下即可完成。

该信息流并非简单的静态目录：它会显示 人工智能生成的服装视频图片以动态形式呈现，让用户更好地欣赏服装的合身度、垂坠感和整体风格。每条推荐都以短视频的形式呈现，非常符合社交媒体平台上已成常态的消费模式。

谷歌的意图是让这个空间发挥以下作用： 发现新服装和购买新服装之间的直接桥梁这样一来，用户就无需在不同的应用、网站和中间流程之间来回切换。在 Doppl 中，逻辑路径是：观看视频，查看虚拟形象的服装展示，选择尺码，然后点击链接进入销售该服装的商店。

基于风格和互动方式的个性化推荐

为了使该信息流更有用，而不仅仅是一个普通的展示平台，Doppl 构建了一个 风格概况 每个用户的个人资料。此个人资料由两个主要来源构成：设置帐户时声明的偏好，以及最重要的， 应用程序内部的行为.

该应用程序分析了 用户与之互动的服装它会追踪用户保存的产品、观看时间最长的视频、在虚拟形象上尝试的造型以及快速放弃的产品。利用这些数据，人工智能会优化哪些款式、颜色或品牌最适合个人，从而生成个性化的产品档案。 更精细的建议 在使用工具的过程中。

这种方法遵循与推荐算法相同的逻辑。 视频平台和社交媒体但要适应时尚和购物的语境。对于习惯了 Netflix、TikTok 或 Spotify 等应用越来越精准地预测播放内容的欧洲用户来说，如果一款服装应用也能做到类似地预测穿搭，也就不足为奇了。

纯人工智能信息流与人类影响者信息流的对比

Doppl最引人注目的特点之一是： 新信息流中的所有内容均由人工智能生成。与TikTok或Instagram上的情况不同，他们在那里…… 内容创作者、品牌或影响者 负责展示产品的是人工智能；在这里，人工智能负责构建视频以及每件服装的背景信息。

这一变化与社交媒体的主流趋势形成了鲜明对比，后者主要围绕着…… 人类处方和影响者形象在 Doppl 中，没有名人推荐夹克，而是通过合成模型展示夹克的外观，并配以用户的个性化头像。

谷歌意识到，完全由以下内容组成的信息流 合成内容 这或许会在一部分公众中引发抵触情绪，因为他们习惯于评估产品展示者的可信度。然而，这家科技巨头辩称，这种形式与数百万用户已经习惯的形式并无二致——短视频、无限滚动和直接购买——只不过人工智能取代了传统的内容创作者，成为了主角。

对西班牙和欧洲电子商务的潜在影响

尽管 Doppl 的发现信息流的初始实现仅限于 美国境内年满18岁的用户如果测试结果呈阳性，该策略很容易在西班牙或欧洲等市场复制。欧洲是重点关注的地区之一。 时尚电子商务的增长消费者虽然非常习惯网上购物，但也对诸如以下问题很敏感： 隐私和数据使用.

对于欧洲零售商和市场而言，这类工具可能会打开一扇通往……的大门。 与本地目录的特定集成这适用于大型连锁店和利基品牌。在时尚退货的物流成本和环境影响日益凸显的地区，通过更贴近实际的试穿流程来减少退货的可能性尤为重要。

然而，它进入西班牙等市场必然会涉及 评估监管和文化契合度从处理用户上传的身体照片到遵守欧洲数据保护法规，再加上社会舆论…… 超逼真的虚拟化身和纯粹的合成内容各国之间的差异可能很大。

初创企业和零售商面临的机遇与挑战

除了谷歌的举措之外，Doppl 背后的技术也开启了一系列可能性。 初创企业和零售商的机遇 专注于欧洲的时尚、美容、鞋履或配饰。其核心理念——利用人工智能创建虚拟试衣间视频——适用于 眼镜、手提包、珠宝、化妆品 甚至在家具或体育等行业，数字化测试也越来越有意义。

对于科技创业者来说，Doppl 成为了一种 人工智能与用户体验融合的实践案例研究它展示了如何通过高度可视化和直接的流程来加速转化，而无需完全复制传统的社交媒体模式。同时，它还可以作为从零开始开发解决方案的参考。 当地市场、欧洲语言和特定法规.

对于初创企业和成熟品牌而言，挑战在于如何在以下两者之间找到平衡： 个性化的商业效益 以及个人数据使用的透明度。关键可能在于让用户清楚地控制他们分享的信息、头像的生成方式以及如何利用他们的互动来改进推荐算法。

背景：人工智能生成视频的扩展

Doppl 的发现功能推出符合更广泛的趋势： 人工智能生成视频平台和功能的兴起在过去的几个月里，出现了一些专注于合成视频片段的提案，这些提案既应用于实验性社交网络，也应用于集成由生成模型生成的摘要或视频内容的智能助手。

在此背景下，谷歌试图巩固其在电子商务领域的地位，以对抗亚马逊等巨头以及将短视频转变为直接销售渠道的社交网络。通过投资一款专注于时尚和虚拟试衣间的应用程序，谷歌的目标是占据一个特定的市场空间。 人体产品可视化 与简单的结果列表相比，要有所区别。

对于习惯于浏览不同在线商店和比价网站的欧洲消费者来说，这种解决方案可能成为一种…… 对常规购买渠道的补充工具前提是该地区的产品、尺码和商店链接供应充足且整合良好。

总体而言，Doppl 将自身呈现为一个 谷歌实验室将探索生成式人工智能、短视频和时尚的交集这测试了用户对由算法（而非网红）选择和展示服装的接受程度。它的发展演变以及最终在欧洲的推广，将是衡量这种体验能否成为行业标准，还是仅仅成为众多数字商务项目中的又一个实验的关键。