Ứng dụng phối và thử đồ trực tuyến cho tín đồ thời trang

Smart Fashion được tăng trưởng bởi một nhóm những thành viên trẻ thuộc Công ty CP Đầu tư và Công nghệ BAP, hoàn toàn có thể tải không lấy phí trên trên shop trực tuyến iOS và Android. Ứng dụng sinh ra dựa trên công nghệ trí mưu trí tự tạo ( AI ), nghiên cứu và phân tích chỉ số khung hình người dùng và những quy mô quần áo, từ đó đưa ra gợi ý tương thích cho từng đối tượng người dùng, giới tính người sử dụng. App còn tích hợp công nghệ tiên tiến trí tuệ tự tạo thị giác máy tính ( Computer Vision ) và học sâu ( Deep Learning ) cho những tính năng trên ứng dụng .Với tính năng thử đồ ( Try-on ), người dùng hoàn toàn có thể thử quần áo ngay trên app bằng cách chọn người mẫu có sẵn hoặc tự tải hình của mình lên và mặc thử trước khi đưa ra quyết định hành động shopping. Giao diện phong cách thiết kế đơn thuần, dễ thao tác, gồm ba ngôn từ Việt, Anh, Nhật. Người dùng chỉ cần kéo và thả quần áo hiển thị trên màn hình hiển thị vào người mẫu để biết mình trông như thế nào khi mặc bộ phục trang đó. Khi thử một mẫu sản phẩm, ứng dụng sẽ gợi ý những món khác tương thích có sẵn trong shop để phối cùng. Khách hàng hoàn toàn có thể mua loại sản phẩm tại shop trên ứng dụng .Người dùng chỉ cần kéo và thả quần áo hiển thị trên app vào người mẫu để biết mình trông như thế nào khi mặc bộ trang phục đó. Ảnh: Hà Thanh.
Người dùng chỉ cần kéo và thả quần áo hiển thị trên app vào người mẫu để biết mình trông như thế nào khi mặc bộ phục trang đó. Ảnh : Hà Thanh .

Trong khi đó, tính năng phối đồ gợi ý cách phối áo quần hài hòa, phù hợp với vóc dáng cơ thể. Trang phục được đưa vào phối có thể là quần áo có sẵn tại cửa hàng trên ứng dụng hoặc do người dùng chụp và đăng tải lên. Nhờ công nghệ phân tích hình ảnh, app sẽ đưa ra các gợi ý phối đồ phù hợp với hình dáng và số đo cơ thể người dùng. Tính năng thiết kế thời trang ảo này còn giúp bạn lựa chọn trang phục phù hợp với từng mục đích khác nhau như đi sự kiện, đi làm hoặc đi chơi dựa trên công nghệ AI, phân tích dữ liệu (data) về giới tính, độ tuổi, sở thích của người dùng khi đăng ký.

Ngoài hai tính năng chính, mỗi mẫu sản phẩm trên Smart Fashion đều có một mã QR Code. Người dùng hoàn toàn có thể gửi mã này cho bè bạn cùng sử dụng. Người được nhận chỉ cần dùng mã QR để thử đồ trên app, không tốn nhiều thời hạn tìm kiếm mẫu sản phẩm. Ngoài ra, Smart Fashion còn có tính năng Matching point – chấm điểm bộ quần áo do người dùng tự phối theo ngẫu hứng .Nhóm sáng lập dự án Smart Fashion.

Nhóm sáng lập dự án Smart Fashion. Ảnh: Hà Thanh.

Ngọc Diễm – đại diện thay mặt nhóm sáng lập dự án Bất Động Sản Smart Fashion cho biết, khi ĐK, app sẽ phân loại người dùng theo độ tuổi ( người lớn, trẻ nhỏ ) và giới tính ( nam, nữ ) để đưa ra những lựa chọn tương thích. Ban đầu khi phong cách thiết kế ứng dụng, đội ngũ đã hướng đến tiềm năng lan rộng ra ứng dụng ra ngoài Nước Ta, hướng đến thị trường Nước Singapore và Nhật Bản, do đó có đến ba ngôn từ cho người dùng lựa chọn .

“Trong hơn một năm qua, chúng tôi đã thay đổi nhiều thuật toán mới đi đến thống nhất sử dụng công nghệ xử lý hình ảnh như hiện nay. Khó khăn lớn nhất có lẽ là tìm kiếm đội ngũ đồng hành vừa am hiểu công nghệ, vừa yêu thích thời trang để làm việc”, Ngọc Diễm chia sẻ.

Theo đại diện thay mặt dự án Bất Động Sản, từ lúc khai sinh ra ý tưởng, nhóm mất hơn một năm mới hoàn thành xong loại sản phẩm. Buổi ra đời ứng dụng diễn ra vào ngày 15/5 tại văn phòng BAP. Đến nay, nhóm sáng lập và quản lý và vận hành ứng dụng gồm 20 thành viên, gồm có đội kỹ thuật, tăng trưởng loại sản phẩm, tiếp thị .” Trong thời hạn tới, chúng tôi sẽ thương mại kinh doanh hóa mẫu sản phẩm, link với những nhãn hàng thời trang trong, ngoài nước và thu phí từ những hợp tác này để duy trì và tăng trưởng ứng dụng. Tương lai xa hơn sẽ hợp tác với những sàn thương mại điện tử như Tiki, Shopee để Giao hàng nhu yếu thử và phối đồ của người dùng “, đại diện thay mặt Smart Fashion nói .

Hà Thanh

Source: thoitrangviet247.com
Category: Áo

5/5 - (1 bình chọn)

Bài viết liên quan

Theo dõi
Thông báo của
guest
0 Comments
Cũ nhất
Mới nhất Được bỏ phiếu nhiều nhất
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả bình luận