时尚行业顶尖人工智能工具

像 The New Black 和 Ablo 这样的工具，充当时尚创意者的人工智能联合设计师。The New Black 可以根据简单的文本描述或草图，在几分钟内生成精美的服装设计图，帮助设计师快速构思和可视化新概念，无需人工插画师。

Ablo 更进一步，帮助新兴品牌实现从服装设计到品牌标志和图形建议的端到端标签创建。这些平台通常还包含趋势分析功能和虚拟试穿预览，支持设计阶段的快速迭代和反馈。

成熟的 3D 设计软件如 CLO 3D 和 Browzwear VStitcher 已集成人工智能增强功能，使虚拟服装更逼真。这些程序允许设计师创建详细的数字服装，并实时观察其在虚拟模特上的垂感和动态表现。

CLO 3D 以高度精准的面料模拟和人工智能辅助的 3D 服装建模著称。Browzwear 的 VStitcher 支持基于物理的多体型虚拟试衣。新兴平台如 Style3D 提供类似的人工智能驱动 3D 可视化，并支持 增强现实/虚拟现实预览，实现沉浸式设计评审。

通过利用人工智能处理复杂的物理和版型计算，这些工具大幅减少了实体样衣的需求，节省了生产前的时间、材料和成本。

WGSN 是知名的趋势预测服务，已将人工智能和数据分析融入其预测体系。通过订阅平台，WGSN 收集来自时装秀、零售销售、社交媒体等多源数据，结合算法与专家判断，预测即将流行的款式、颜色和消费者情绪。

其成果包括季节性趋势报告和分析工具（如 TrendCurve AI），为品牌提供规划未来系列的“水晶球”。设计师和采购人员利用 WGSN 的洞察，做出从轮廓设计到最优 SKU 组合的明智决策，避免盲目猜测。

总部位于巴黎的 Heuritech 采用技术驱动的方法，通过扫描真实用户的线上穿搭进行趋势预测。其人工智能利用计算机视觉分析数百万社交媒体图片（Instagram、TikTok 等），识别服装新兴模式。

通过量化全球街头风格趋势，Heuritech 使品牌能够在趋势普及前预测需求并据此设计。例如，品牌可借助 Heuritech 发现东亚地区的粉彩工装夹克流行趋势，并将此洞察融入下一季产品线。

EDITED 是一款市场情报工具，利用人工智能帮助品牌实时响应零售数据。它追踪全球电商平台上的数百万产品，运用机器学习分析价格、折扣和库存动态。

时尚采购人员可查看某款中长裙在竞争对手处是否售罄，或竞争品牌是否刚刚大幅降价牛仔裤。EDITED 的人工智能辅助需求预测和价格策略优化。其 品类规划 功能突出市场空缺或过度饱和，帮助零售商决定补货重点。

Stylumia 将趋势洞察与需求预测结合。其机器学习模型过滤“市场噪音”，揭示真实的消费者需求。即使是无销售历史的新产品，也能预测销量，提升预测准确率 20–40%。

值得一提的是，Stylumia 的 ImaGenie 功能根据识别的趋势生成新产品设计创意，向设计师推荐高潜力款式，实现时尚规划的创意与分析融合。

Nextail 是一款商品和库存管理解决方案，利用人工智能实现细粒度的库存分配和再分配。Nextail 的算法针对每个 门店SKU 生成超本地化需求预测，而非一刀切。

这帮助零售商精准了解每个门店应配送哪些商品及数量。Nextail 自动化分配、补货和调拨，实时适应销售数据。使用 Nextail 的零售商实现了：

• 库存覆盖率约减少 30%
• 缺货率降低 60%
• 显著的销售增长

针对较小的直销品牌和基于 Shopify 的店铺，Prediko 提供一款人工智能驱动的需求规划工具。它接入品牌电商数据，分析销售趋势和季节性，预测每个产品 SKU 的需求。

Prediko 还帮助自动化补货订购流程——建议每个款式的生产或补货数量及时间。这在新品发布准备或季节性库存采购决策中极为宝贵。

Singuli 将高端人工智能科学应用于时尚需求预测。由博士级数据科学家开发，能精确预测至 SKU、材料和组件层面。它考虑复杂因素（促销、节假日、宏观趋势），并与 ERP 系统集成。

品牌可运行“假设”模拟——例如，如果计划的营销活动使需求翻倍？——人工智能据此调整库存计划。Singuli 宣称其人工智能提升预测准确率超过 10%，带来显著节省和收入增长。

顶级时尚零售商已构建或采用人工智能优化供应链：

• Zara 利用预测分析和 RFID 追踪监控库存，快速响应趋势
• H&M 使用结合天气和社交媒体趋势的人工智能预测
• Nike 采用机器学习进行需求感知和库存定位
• Burberry 基于实时需求信号智能调配库存

PICTOFiT 由 Reactive Reality 开发，是领先的 虚拟试穿 平台。它仅用几张照片为每位购物者创建 个性化 3D 虚拟形象。不同于将服装叠加在通用模特上，PICTOFiT 让用户看到与自身体型和尺寸匹配的虚拟替身穿着效果。

这大幅提升了在线浏览时的尺码和风格信心。采用 Reactive Reality 技术的零售商报告称，客户参与度提升，退货率降低，因为客户在下单前能更准确地感知商品效果。

Revery AI 让小型品牌也能轻松实现虚拟试穿。购物者可选择与自身体型匹配的模特虚拟形象 或上传个人照片，然后进行逼真的虚拟试衣。

人工智能将服装映射到用户图像，调整不同体型尺寸并模拟面料垂感。对独立设计师而言，这项技术提供了类似大型零售商的高科技试衣体验。Revery 还支持在多种体型上展示同款，减少多次拍摄，促进尺码包容性。

True Fit 是广泛使用的人工智能尺码解决方案，集成于众多服装零售商网站。它询问客户体型和尺码偏好，利用基于海量购买和退货数据训练的机器学习，预测每款产品的最佳尺码。

采用 True Fit 的零售商显著减少了因尺码不合导致的退货。在在线时尚退货率可超过 30% 的行业背景下，这类工具对提升客户满意度和保护利润率至关重要。

Bold Metrics 仅需少量输入（身高、体重、尺码偏好）即可生成购物者的 数字体型双胞胎。人工智能创建涵盖 50 多项精准身体测量的详细预测体型档案。

这一“数字双胞胎”用于推荐最佳尺码，并为品牌提供客户真实体型的洞察。Bold Metrics 帮助零售商显著 减少因尺码不合导致的退货，同时支持产品设计和分级决策。

时尚品牌利用增强现实技术——通常由人工智能驱动——让客户直观感受产品。例如，Gucci 在其应用中推出了增强现实运动鞋试穿功能：用手机摄像头对准双脚，应用实时叠加数字 3D Gucci 运动鞋模型。

这种基于计算机视觉的试穿利用人工智能追踪用户脚部并调整图像，创造出“试穿后再购买”的互动体验，尤其吸引年轻、技术敏感的消费者，推动销售。

Vue.ai 是一款流行的人工智能平台，提供时尚电商个性化解决方案。其算法自动为产品打上详细属性标签（剪裁、图案、领口、颜色等），帮助零售商管理成千上万的 SKU。

借助更丰富的人工智能生成元数据，Vue.ai 支持个性化产品推荐和完整搭配建议。它充当虚拟造型师，学习客户偏好，策划最可能受欢迎的造型，提升转化率和购物篮金额。

Syte 专注于时尚的视觉搜索和发现。客户可上传照片（如 Instagram 上的连衣裙或名人穿搭截图），人工智能则在零售商库存中找到相似款。

它还能在产品页面推荐视觉相似的替代品（“更多类似”图库，基于图像识别）。在手机端，输入描述不便，视觉搜索让发现产品更直观。

Lily AI 致力于提升产品数据的深度和准确性，支持更优推荐和站内搜索。Lily 平台利用人工智能分析每张产品图片和描述，赋予远超传统人工标签的丰富属性。

借助增强的属性，如果客户搜索“浪漫夏季连衣裙”，网站能精准返回符合该风格的匹配结果。Lily AI 本质上是通过连接客户描述与产品目录标签，实现“说客户的语言”。

先进语言模型的兴起带来了时尚领域的人工智能个人购物助理。DressX 推出了 DressX AI Agent，用户可与之聊天。用户填写“风格护照”偏好，通过对话获取搭配建议或在数十个品牌中寻找单品。

The North Face 率先与 IBM Watson 合作，打造聊天机器人，询问用户“你将在何时何地使用这件夹克？”等问题，推荐最合适的外套。随着自然语言人工智能的进步，预计此类虚拟造型师将更普及且更智能。

Crescendo.ai 提供人工智能聊天和语音助手，全天候准确回答购物者问题——从产品建议到订单跟踪。通过即时响应尺码信息、退货政策或造型建议等咨询，这类人工智能助手提升客户体验，减轻人工客服压力。

它们本质上复制了线上销售助理的服务体验，能同时为数千客户提供 个性化关注。

为电商创建高质量视觉内容资源消耗大。PhotoRoom 通过自动化产品摄影后期处理和制作成为变革者。它能 即时去除产品图背景，替换为干净或主题背景。

还支持虚拟“模特穿搭”图像：上传服装在人体模型上的照片，PhotoRoom 生成无需拍摄的真实模特穿着效果。类似 ZMO.ai 的工具，允许品牌仅用产品图片生成不同体型、姿势和种族的 AI 模特穿搭图。

时尚界正拥抱生成式人工智能进行灵感激发和内容创作。奢侈品牌 Moncler 与人工智能设计工作室合作，打造了 Moncler Genius “AI 夹克” 及其配套营销视觉。设计师如 Hillary Taymour（Collina Strada）将过往设计档案输入生成模型，头脑风暴新服装创意。

在营销方面，品牌使用 DALL·E、Midjourney 或 Adobe Firefly 等工具，仅凭文本提示生成艺术图像，用于情绪板、广告和社交媒体内容。

时尚营销与人工智能的未来交汇点是 人工智能生成的虚拟影响者。这些完全数字化的角色拥有真实社交媒体粉丝，并与品牌合作。Lil Miquela 是一位虚拟影响者，曾为 Prada 和 Calvin Klein 等奢侈品牌走秀。

部分零售商使用 人工智能模特 展示网站产品。Levi's 试验过人工智能生成的模特，展示不同体型和肤色的穿搭，旨在拓宽电商影像中的多样性表现。

人工智能在定价策略和二手市场中发挥作用。在二手时尚领域，The RealReal 利用人工智能辅助鉴定奢侈品真伪及设定最佳转售价格。其“Vision”利用图像识别标记潜在假货，“Shield”分析商品属性和市场需求，优先安排人工专家审核。

人工智能算法可根据当前需求、库存水平和更广泛趋势动态调整时尚商品价格，尤其适用于二手市场或折扣零售商。

人工智能驱动的欺诈防范是时尚电商的重要工具。在线时尚店面临信用卡盗用和虚假退货等欺诈问题。Kount 利用机器学习即时评估每笔交易或账户活动的风险。

Kount 系统分析用户行为模式、设备数据、地理位置等，毫秒内生成风险评分。由于基于人工智能，它能持续适应新型欺诈模式，捕捉静态规则难以发现的细微欺诈行为。