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【互动多媒体】应用形式(二)体感换装/虚拟试衣

2024-01-13 11:41| 来源: 网络整理| 查看: 265

应用描述

体感换装/虚拟试衣就是让用户能够通过简单的操作,看到显示设备重的自己,虚拟地穿上了衣服、装备,以求品牌价值传递或是服饰的试穿体验。

体感换装放在第二项去说,主要是因为它一方面和互动拍照是相关联的,另一方面这也是继体感抠像拍照之后,第二个让团队花了很多时间去攻克的项目。体感换装在市面上不算是热门的形式,它往往聚焦在几个具体的商业场景,然而从历史项目现场热度看,它带给用户的体验感很优秀。

市面上见过虚拟穿戴二维素材的,即一张图片贴在人的身上,这种效果比较一般但是开发快。更多的还是进到做三维模型的匹配。这种方式,人可以旋转,手可以有动作,效果更好。

互动优势:

1 与IP结合度深:换装如果是服饰,那就是常见的虚拟试衣软件,如果它是英雄联盟的虚拟形象、装备,就能深入刻画表现IP,提升用户体验的趣味性和新奇感。

2 科技感强:虚拟的服饰、装备跟随人体骨骼移动旋转,有增强现实带来的科技感,营造差异化的体验。

互动劣势:

1 体验稳定性弱:由于是基于深度数据,目前没有保证每个用户体验的结果是统一的,比如服饰装备的匹配度、不同姿势下虚拟元素跟随人体的精度。其主要原因是传感器本身的精度不够高,抗干扰性不强。

2 学习成本偏高;体感应用几乎都以隔空操控交互方式交付,姿势本身不存在普适的标准,姿势越多就越容易产生逻辑判断上的耦合,应用又预期用户在极短时间内完成体验。因此造成需要有好的引导让客户快速完成交互,很多时候,仍然需要现场运维人工支持。

可用硬件

目前多见的都是使用Kinect V2 + 大电视(45寸及以上,横竖屏都有)+主机。

Intel的Realsense我没有这么去做过,由于当时它的设备定位是近距离交互,所以当时就没有选。

Kinect Azure,在写文章的时候面世不久,已经有开发插件,相信很快能见到它的应用。

一定要用体感设备,是因为底层需要获取到深度数据、红外数据去计算出人体骨骼数据给到应用开发层去做服装的绑定。

主机一般会需要中等性能的,主要看应用本身的负载,比如虚拟服饰是不会很多,面数是不是很高,是不是还有虚拟场景、粒子特效。

部署方式

部署上主要根据拍摄要求来,一般来说,Kinect不应该仰视俯视太明显,主要是拍摄的人像画面不好看,同时体感设备观察用户角度,需要与软件中的Camera观察虚拟服饰的角度相近。

所以如果是横屏,那么Kinect在电视机下边沿,距离地面约800mm;如果是竖屏,那么Kinect在屏幕上边沿,或从机体中间位置固定托槽,放置传感器。

软件开发

1 Unity+Kinect2实现体感换装 撰写中

应用注意

1 尽量在地面贴标志,定点体验位置

2 保证Kinect的俯仰角不会轻易的因为碰撞而变化

3 黑色、高反光衣服的用户无法使用

4 通过彩色摄像头画面中的人体手掌的位置去完成叠加其上的UI触发。如果要使用手势,尽量用举手、挥手简单动作

5 为了增加体验的形式感,增加交互上的递进,比如我常做的流程是:(1)平举双手测量身体参数 (2)姿势A触发一部分虚拟服饰穿戴(3)姿势B触发另一部分(4)姿势C触发拍照(5)扫码分享。

市场发展

2015年接触到体感换装的时候,深圳就有公司已经在使用这项技术,形成产品去服务于服装行业。主要落地在销售门店。据说由于一件衣服的价格要上千,所以一直推动的比较慢。我觉得成本如果能进一步降低,场景在店外而不是店内,会有更大的市场空间。

临展业务上,这个方式还不错,尤其和游戏行业结合。固展也有使用,典型的就是故宫,或其类似主题的展馆,让用户虚拟换上高官、皇帝的衣服。

目前有一种比较新颖的换装做法,在上海某地铁站同事见到的虚拟试衣。竖屏+顶部部署Realsense和一个额外的摄像头,硬件设备倒是其次,主要是它是用换脸去实现换装:把用户的脸部抠出,贴在标准模型上,用户可以调节模型体型,由于是标准模型换装很快,使用虚拟场景而不是实景,也不存在虚实匹配的事。加入了一些美颜。可以说是消除了传统换装的弊端,又因为使用场景和体验效果增加了换装的成单转化可能性。只不过标准模型的身材不是用户实际身材,手动调节显得有点重了。

我觉得未来随着传感器深度数据的升级、计算机视觉对于人体图像分析的发展,对人体的侦测精度、服饰的匹配度都会进一步提高。在技术上,一定会有更精准的产品。

然而虚拟试衣的主要问题还是在应用场景。即便是放在地铁站,我也认为不是一个优秀的消费场景,至少用户此时消费角色没有进入,还要花不少时间去学习使用,还有很多旁观者,都造成这个场景的尴尬。

也许基于人脸、人体姿态、当前衣着的分析判断,能够在人走过的时候智能推荐出和用户年龄层、品味、社会关注点相关性很高的服饰,并直接AR在人体上,让用户直接被吸引。对于注意力成本低的客户,可以靠近机器去进一步选择商品,对于注意力成本高的客户,可以在客户被AR吸引之后,只给一个二维码,用户只需要扫码,不需要继续操控,将这部分资源转移到线上,由线上继续转化。

         



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