7 年经验程序员 AI 辅助开发并开源了一款虚拟试衣 App，想和各位大佬交流一下

### 背景

作为不爱出门的 I 人，平时买衣服只能靠网店参考图臆想，经常买到看起来不错但穿起来一般的衣服。偶然发现淘宝有虚拟试衣，但是效果一言难尽，尤其是规整的产品图效果都不太好。平时高强度 AI 编程，于是萌生了想 AI 辅助开发一款虚拟试衣的 App。除 AI 服务商调用涉及数据交换无法避免，全程数据不出设备，模型使用 seedream-5.0-pro（实测效果最好，可零、阿里的专业生图模型效果都不好，甚至 seedream-4.5 效果也不好，单品图多或模特图和单品图杂音较多易受干扰）。

项目仓库： [https://github.com/Aerdax/Cloa](https://github.com/Aerdax/Cloa)

- 模特图


- 单品图

 

- 试穿效果图


### 核心目标

App 核心功能围绕 AI 虚拟试衣，并放宽了模特图和试穿服饰图的要求，比如：允许任意裁剪模特图；不要求单品图干净背景，自主识别图中标签类型单品；还添加了一些便捷功能，单品组合穿搭储存、多模特预置。

### 具体问题

我认为这个需求很简单且算是受众群体较多吧，但是做之前找了市面上的产品并没有独树一帜且广受好评的，尤其是淘宝的试衣功能表现一般是没想到的，所以：

1. 这种产品是不是只适合作为用户黏性更高的主力产品的附加功能出现，比如购物软件。
2. 这种多图生图场景，想要效果好确实需要模型足够强大，且提示词也需要足够多的测试样本数来调整，模型成本很高，除非像我这样开发出来自己用，想作为商用产品的话收费使用用户会买单吗。
3. 基于中国市场现状，这种实现比较简单且比较泛用的产品既然没有人做，是不是已经证明了产品的 ROI 很低甚至亏钱，以至于成熟产品团队的公司看不上。

最后想说现在开发成本真的很低，个人玩具基本不需要技术背景。生产级产品感觉也是技术广度和产品能力更重要了，特定的业务产品需要什么样的技术组件，安全、架构、存储等等概念了解得足够多，使用 AI 时得到效果好的结果路径就足够短。当然假如时间和预算足够充裕的话，借助 AI 最终也能达到差不多的结果，技术深度只有遇到特定问题的时候再研究就够了，并且现在还有 AI 助力，学习成本也压到最低了。又一次感叹 AI 的发展速度好快，一年前还在研究 prompt 怎么描述更全面更好，现在顶级模型对 prompt 的要求非常低了，甚至碎碎念只要信息足够多，最终都能完成目标甚至给出更好的方案建议，想法和执行力越来越值钱了。

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