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第一批讓豆包幫自己搞穿搭的年輕人,快被整成小丑了

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來源 :Vista氫商業(yè)

(ID:Qingshangye666)

你還在為出門穿啥而煩惱嗎?

想成為那種過年回家就會被親戚一眼認(rèn)定“這孩子在外面混得不錯”的大小姐,或者看起來常年出沒于獨(dú)立書店、隨口就能報出三本冷門書名的性感書呆子(hot nerd)?

現(xiàn)在,你只需要打開豆包App,點(diǎn)進(jìn)視頻通話,將鏡頭對準(zhǔn)自己,然后告訴豆包你的夢想,接下來,它就會告訴你穿什么、怎么穿。然后,你就且等著為它的時尚鬼才顫抖吧。

有人備戰(zhàn)教資面試,它貼心地送上一套牛仔外套配大紅褲衩;有人想走穩(wěn)妥的國企直男通勤風(fēng),它建議穿雪紡蕾絲襯衫搭百褶裙;還反復(fù)叮囑你挽八百次褲腳,從長褲一路挽成短褲,出了門就能直接下地插秧。

“疑似AI報復(fù)人類的第一槍?!?/strong>

01

豆包教穿搭,把都市麗人耍的團(tuán)團(tuán)轉(zhuǎn)

沒想到,開年最火穿搭博主,不是明星造型師,不是時尚編輯,而是豆包。

豆包很忙。自從開了“眼”、也就是上線視頻通話功能之后,它一邊在浦東美術(shù)館給游客大講盧浮宮和畢加索,一邊在客廳里替想要獲得200%回頭率的時尚弄潮兒們提供穿搭建議。

古有時尚KOL爆改素人粉絲,今有豆包爆改素人用戶,并且再次以它驚天地泣鬼神的穿搭建議向世界證明,AI暫時還取代不了人類,但可以先戲弄人類。

視頻往往以一句滿含期待的“豆包你能看見我嗎”作為開場,在博主逐漸地震的瞳孔和“這樣真的可以嗎”的反復(fù)確認(rèn)中推進(jìn),最后以豆包熱情洋溢的鼓勵收尾,“相信我,你一定會成為今天的焦點(diǎn)”。

至于是哪種焦點(diǎn),它也沒細(xì)說。

有人備戰(zhàn)教資面試,它貼心地送上一套不羈灑脫的牛仔外套配大紅褲衩,“這樣顯得吉祥,整個人特別有精氣神”;有人想成為“既性感又看起來學(xué)習(xí)很好”的性感書呆子(hot nerd),結(jié)果被豆包命令“把襪子脫了,光腳踩在鞋里,褲腿卷到大腿根,露出整條小腿,那種聰明到骨子里的野比刻意擺出來的性感更要命”。

「豆包」在教人穿搭的時候,都有哪些時尚口味?

最引人注目的,就是它的「卷褲腳」強(qiáng)迫癥。不分季節(jié),不分場合,豆包執(zhí)著于讓用戶卷起褲腳、露出腳踝,“顯得更加干凈利落”,讓觀眾不禁心生疑惑“豆包是戀腳踝癖嗎”。

卷一次還不夠,有博主被迫連卷十三次,直接把長褲卷成了五分褲又卷成了短褲,出門去演唱會的路上還能順便下地插個秧,甚至連小狗搞穿搭也逃脫不了被豆包要求卷褲腳的命運(yùn)。想到我上次這么拼命地卷褲腳,還是穿闊腿褲去公共廁所。


圖源:小紅書@大朱不是zu、@馮超超有話說

其次,就是它對「無限疊穿」的迷戀,堪比俄羅斯套娃。為了追求“保暖”或“層次感”,它讓博主睡衣套緊身短袖,再套o(hù)versize短袖,再套格子襯衫,再套灰色衛(wèi)衣,再套薄外套,最后再套一層厚外套,主打一個BUFF疊滿,仿佛把全部的家當(dāng)都擱身上,生怕你凍著了,也生怕你過舒坦了。

和游戲《奇跡暖暖》“沒有一絲對美的追求,全是對高分的渴望”的穿搭邏輯類似,豆包同樣熱愛著各路亮眼元素的花樣堆砌,常常推薦高飽和度色彩單品的混搭或撞色,比如“紅色短款墊肩西裝搭配紅色高腰小皮裙,再穿上紅色絲襪,戴上紅色貝雷帽”,那些你曾經(jīng)看不懂的時尚,如今都集合到了一個人身上,最終實(shí)現(xiàn)了“1+1+1+1<1”的效果。

“豆包的嘴,騙人的鬼。”

雖然搭得很離譜,但豆包的情緒價值倒是給得很足,比時裝店的導(dǎo)購還要會夸,一口一句“絕了”“很有那味”“又甜又酷”,試圖麻痹你的審美。哪怕它正在教你拎著橙藍(lán)撞色的汰漬洗衣桶去拜訪導(dǎo)師,也顯得理直氣壯,號稱“導(dǎo)師一看就知道你是個把生活和學(xué)術(shù)都過成藝術(shù)的人”。


圖源:抖音@別跟我倆鬧了、小紅書@倫敦飯桶

最讓人意想不到的是,豆包仿佛還有兩幅面孔。人前在視頻里信誓旦旦地保證“同學(xué)看了十年都忘不了,騙你我不是人”,人后在其他用戶的圖文聊天里又輕描淡寫地承認(rèn)“對,這是我推薦的,笑死我了”。

“想了想也沒說錯,豆包確實(shí)不是人。”

02

潮流審美,咋成了萬能AI的一道坎?

如今,AI已經(jīng)能一分鐘搓出五十張PPT,一口氣寫八百行代碼,讓你和愛豆無痛同框合影,讓蜜雪冰城大戰(zhàn)東方明珠,還會算命、做心理輔導(dǎo)、說情話。

但是,簡簡單單地穿個衣服,咋就成了萬能AI的一道坎?

“穿搭對大模型的挑戰(zhàn)是,它是主觀的,并不能輕易地評判出對錯?!?/strong>

現(xiàn)實(shí)世界里,審美從來沒有統(tǒng)一答案。但大模型的審美,是在海量數(shù)據(jù)中訓(xùn)練出來的統(tǒng)計結(jié)果——它所理解的“時尚”,往往來自不同人、不同場景、不同語境下的觀點(diǎn)疊加。如何在千人千面的個體偏好和大眾審美之間找到平衡,本身就是一件極難的事。

在沒有進(jìn)行針對性訓(xùn)練的情況下,豆包目前更多依賴的是大模型的通用能力:對不同風(fēng)格的服裝擁有一些基礎(chǔ)常識,再結(jié)合用戶的視覺呈現(xiàn)效果,給出相對穩(wěn)妥的建議。換句話說,它的判斷天然更接近主流審美的“平均值”。

就拿“卷褲腳”舉例,它確實(shí)曾長期被視為潮人標(biāo)配。2010年前后,ROLL UP穿法從好萊塢開始走紅,與FIX GEAR自行車文化一同流行——最初是為了騎行安全,將褲腿卷起避免被鏈條卷入,后來逐漸演變?yōu)橐环N帶著反叛意味的時髦符號,也被視為拉長身材比例的小技巧。這種穿法在當(dāng)時國內(nèi)初高中生里也相當(dāng)流行。據(jù)《VOGUE》報道,很長一段時間里,“露膚”幾乎成了一種時尚儀式:膽子大的露腿,保守一點(diǎn)的露腳踝,再不濟(jì)也要露個腳背,趕了那么多年的潮流,也不知道時髦精們的腳踝還好嗎。


AI衣櫥APP@Outfity創(chuàng)始人凝淇的測試結(jié)果,也從另一個角度印證了這種“平均數(shù)審美”。她在測試新的AI穿搭推薦功能時發(fā)現(xiàn),單純依賴通用大模型生成的搭配往往中規(guī)中矩,很少讓人眼前一亮。為此,她計劃在后續(xù)迭代中引入品牌秀場lookbook和當(dāng)季流行穿搭趨勢素材,作為對AI的“審美提升”教材。

那么問題來了,既然AI的審美理應(yīng)更偏向主流,為什么在社交媒體上的呈現(xiàn)效果,卻顯得如此離譜?

在業(yè)內(nèi)人士看來,“卷褲腳”這個??赡鼙?/strong>短視頻的娛樂性質(zhì)放大了,并不一定代表豆包本身的真實(shí)傾向。

一方面,目前豆包給出的穿搭建議主要依賴語言和文字,給了內(nèi)容創(chuàng)作者非常大的二次解讀空間。另一方面,會被算法反復(fù)推送、被用戶反復(fù)看見的,往往也是最離譜的那一批。

比如,同樣一句“穿白襯衫”,有人會選擇一件優(yōu)衣庫基礎(chǔ)款,老老實(shí)實(shí)搭一套不出錯的通勤套裝;也有博主會刻意挑選最夸張的款式,用來制造反差和笑點(diǎn)。

這并非空穴來風(fēng)。有觀眾在看完博主視頻后,拿著同樣的指令讓豆包生成圖片——同樣是藍(lán)色緊身毛衣、紅色皮裙加絲襪、再配一雙呼應(yīng)內(nèi)搭的藍(lán)色高跟鞋,效果相當(dāng)于賣家秀和買家秀的區(qū)別,再加上博主夸張的演繹,和影響時尚完成度的各種姿勢、妝容、打光、角度等各種因素,喜劇感就出現(xiàn)了。


圖源:小紅書@可甜可咸、@暴躁濤哥

在傳播偏差之外,獨(dú)立開發(fā)者凝淇和劉茗還指出了另一個可能的原因,就是AI并不知道你是誰,也暫時沒辦法把學(xué)到的穿搭技巧和人本身的身體特征聯(lián)系在一起。它不了解你的身高體重、身材比例、日常風(fēng)格、穿衣偏好,甚至不知道你衣柜里到底有哪些衣服。當(dāng)輸入信息不足時,輸出自然只能靠“猜”。

“比如,疊搭這個技巧本身不存在問題,但是容易顯矮顯胖,所以并不適合所有人?!眲④f。

劉茗曾在自己獨(dú)立開發(fā)的AI衣櫥App中,上線過“每日推薦三套穿搭”的功能,讓AI從她所上傳的衣物中生成推薦搭配,但結(jié)果并不理想:要么平平無奇,可以穿出門但毫無亮點(diǎn),要么就隨機(jī)到根本沒法穿出門。

一部分問題出在識別上,比如忽略季節(jié)和溫度,用冬天的毛衣搭配夏天的裙子;另一部分,則是審美上難以接受。她印象最深的一套,是一條粉色的緊身豹紋裙,搭配一件粉色的寬松T恤。

“AI可能覺得都是粉色,也都被打上了夏天的標(biāo)簽,那就合理了?!眲④f,“但在我看來,這太像城鄉(xiāng)結(jié)合部。”

03

它并沒有審美,只是在做基于統(tǒng)計和概率的標(biāo)簽組合

在她看來,這正是AI穿搭的核心局限:它并沒有審美,只是在做基于統(tǒng)計和概率的標(biāo)簽組合。

從技術(shù)層面看,AI并不笨:它可以幫助識別圖片里的元素,比如長袖還是短袖、牛仔還是棉質(zhì),也能從文本中學(xué)習(xí)到諸如“夏天穿白T搭牛仔褲顯得清爽”這樣的經(jīng)驗描述,并根據(jù)標(biāo)簽進(jìn)行組合推薦,整個過程就像在做一道“連線題”。

但問題在于,AI并不真正理解什么是真正的美,更無法理解人類對美的復(fù)雜感受。相對而言,人類所謂的“審美”是一種高度混合的產(chǎn)物,過往經(jīng)歷、成長環(huán)境、教育背景、當(dāng)下心情,甚至一點(diǎn)點(diǎn)虛榮心,都會影響判斷。

“我不覺得AI的搭配能超越人類的創(chuàng)意,但是相對于不太會搭配的用戶可能會有一些新意靈感?!?/strong>凝淇說。

因此,時至今日,想靠AI解決“今天穿什么”的問題,或許比幫忙寫周報、寫代碼、做PPT要困難得多。

那么,后退一步,AI在時尚領(lǐng)域,目前已經(jīng)走到了哪一步?

在劉茗的市場觀察中,AI衣櫥是相對最容易落地的方向,但商業(yè)化前景并不樂觀,多數(shù)APP下載量不高,用戶需求和付費(fèi)意愿也比較低。

以國內(nèi)做得相對成熟的「搭搭」App為例,它最初并不是AI產(chǎn)品,只是一款電子衣櫥工具,核心功能是幫助用戶記錄、整理自己擁有的衣服,從而更方便地管理和搭配。正是依靠這一基礎(chǔ)需求,它在AI流行之前就已積累了一批穩(wěn)定用戶。后來加入AI能力,更像是錦上添花,而非決定性賣點(diǎn)——多數(shù)用戶愿意付費(fèi),仍然是為了“把衣柜數(shù)字化”,而不是為了AI穿搭本身。

相比之下,AI試衣在ToB場景中的商業(yè)化路徑要清晰得多。對電商平臺而言,虛擬試衣可以直接用于商品展示:商家上傳衣物圖,AI模特能自動生成多套試穿效果,不僅能顯著降低拍攝成本,也能大幅提升上新效率。目前,這項技術(shù)已相對成熟,企業(yè)也愿意為明確的降本增效買單。

因此,原本捧出一個個網(wǎng)紅模特的電商品牌店紛紛轉(zhuǎn)頭吻上了AI。根據(jù)數(shù)字生命卡茲克的實(shí)驗,如今的國產(chǎn)AI試衣軟件,只需寥寥幾句話,就能在5秒內(nèi)生成更適合亞洲寶寶體質(zhì)的模特形象,不僅能反復(fù)換裝,還能一鍵生成轉(zhuǎn)圈展示的動態(tài)視頻,動作流暢,褶皺細(xì)膩,連微笑的弧度都剛剛好。

不僅是電商網(wǎng)店,時尚雜志和國際大牌也生怕在AIGC的浪潮下趕不上趟。2025年,VOGUE母版8月號引入了AI模特;瑞典快時尚巨頭H&M也為30名真人模特制作了“數(shù)字孿生”,在無需真人參與的情況下完成造型內(nèi)容生產(chǎn),一次性省去攝影、妝發(fā)、燈光和造型團(tuán)隊;著名牛仔品牌李維斯(Levi's)也宣布和數(shù)字時裝工作室合作,打造涵蓋不同體型、年齡和膚色的虛擬模特,以提升多元性和包容性。


可以說,AI試衣在ToB端已經(jīng)開始賺錢,在ToC端仍在摸索。在電商巨頭阿里巴巴此前推出的AI試衣產(chǎn)品Lookie中,用戶只需上傳一張正面照,十幾分鐘內(nèi)就能生成個人數(shù)字分身。基于這個分身,一分鐘內(nèi)即可完成多種風(fēng)格的試穿,甚至生成AI寫真——原價被炒到五百多的撕拉片,也能免費(fèi)“拍”。

不過,即便數(shù)字分身已經(jīng)能較好還原五官和體型,AI在“實(shí)穿感”上仍存在硬傷。不同面料在不同身材上的動態(tài)效果——針織的彈性、絲綢的垂墜、走動時的褶皺變化——仍難以精準(zhǔn)模擬,而這恰恰決定了一件衣服“到底適不適合我”。

于是,AI已經(jīng)能替你試遍全網(wǎng)的衣服,卻仍然無法替你做出最后的審美判斷。

它負(fù)責(zé)算概率、找風(fēng)格、跑模型,而那個最關(guān)鍵的問題,還得靠你站在鏡子前捫心自問一句:

“這身,我敢穿出門嗎?”

來源 :Vista氫商業(yè)

(ID:Qingshangye666)

編輯|1冉

作者|Vista氫商業(yè)

設(shè)計|胖兔

封面圖源|小紅書@讓我周躺躺躺躺


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