واحدة من أكبر التحديات التي تواجه التسوق عبر الإنترنت، خاصة في مجال الأزياء، هي فجوة الثقة بين رؤية المنتج على الشاشة وتخيل كيف سيبدو على أرض الواقع. كم مرة أعجبك فستان أو قميص على عارض أزياء، لكنك ترددت في شرائه خوفًا من ألا يناسبك؟ هذه المشكلة لا تسبب الإحباط للمتسوقين فحسب، بل تكلف المتاجر الإلكترونية الملايين سنويًا بسبب عمليات إرجاع المنتجات.
هنا يأتي دور التكنولوجيا لتقدم حلاً مبتكرًا. أداة Kolors-Virtual-Try-On، التي تم تطويرها من قبل فريق “Kwai-Kolors” (التابع لمنصة الفيديو الشهيرة Kwai)، هي مثال مذهل على كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يسد هذه الفجوة، ويقدم لنا لمحة عن مستقبل غرف القياس الافتراضية.
في هذا المقال، سنستكشف هذه الأداة الرائدة، ونغوص في التقنية المعقدة التي تقف خلفها، ونحلل التأثير الثوري الذي يمكن أن تحدثه على طريقة بيع وشراء الملابس عبر الإنترنت.
ما هي أداة Kolors-Virtual-Try-On؟
ببساطة، Kolors-Virtual-Try-On هي أداة ذكاء اصطناعي تتيح للمستخدمين “تجربة قياس” الملابس افتراضيًا. تعمل الأداة عن طريق أخذ صورتين كمدخلات: صورة لشخص (موديل)، وصورة لقطعة ملابس (مثل قميص أو فستان). ثم تقوم بمعالجة هاتين الصورتين لتنتج صورة ثالثة جديدة تُظهر الشخص وهو “يرتدي” قطعة الملابس تلك بشكل واقعي.
الهدف الأساسي للأداة هو محاكاة تجربة غرفة القياس الحقيقية، مما يمنح المتسوقين فكرة أفضل وأكثر دقة عن مظهر الملابس على أجسامهم، وبالتالي زيادة ثقتهم في قرار الشراء.
كيف تعمل هذه التقنية المعقدة؟ نظرة خلف الستار
قد تبدو النتيجة النهائية بسيطة، لكن العملية التي تحدث في الخلفية هي مزيج معقد من نماذج الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي التوليدي. يمكن تشبيهها بعمل “خياط رقمي” فائق الذكاء يتبع الخطوات التالية:
- فهم شكل الجسم (Human Parsing & Pose Estimation): أولاً، يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل صورة الشخص لفهم كل شيء عنه: وضعيته، شكل جسمه، وتحديد أماكن الأطراف الرئيسية مثل الكتفين والذراعين والخصر.
- “قص” قطعة الملابس (Garment Parsing): في نفس الوقت، يقوم بعزل قطعة الملابس من صورتها الأصلية، وفهم تصميمها وشكلها وهي مسطحة.
- “الإلباس” الافتراضي (Geometric Warping): هذه هي الخطوة الأكثر أهمية. يقوم النموذج بتشويه وثني صورة الملابس المسطحة لتلتف حول شكل جسم الشخص ثلاثي الأبعاد. هنا، يأخذ في الاعتبار الانحناءات والطيات والتجاعيد التي من الطبيعي أن تظهر على القماش عند ارتدائه.
- الدمج الواقعي (Generative Blending): أخيرًا، باستخدام تقنيات توليدية متقدمة (شبيهة بتلك المستخدمة في توليد الصور)، يقوم النموذج بدمج الملابس “الملبوسة” على صورة الشخص الأصلية، مع التأكد من تطابق الإضاءة، وتكوين الظلال الصحيحة، وإخفاء الأجزاء التي يجب أن تكون مخفية (مثل جزء من القميص تحت شعر طويل).
ثورة في عالم التجارة الإلكترونية للأزياء
تأثير تقنية مثل هذه يتجاوز كونها مجرد أداة ممتعة. إنها تقدم حلولاً لمشاكل حقيقية تواجه صناعة الأزياء:
- تقليل معدلات الإرجاع: عندما يرى العملاء كيف يبدو المنتج عليهم بالفعل، تقل احتمالية تفاجئهم عند وصوله، مما يقلل من أكبر كابوس يواجه المتاجر الإلكترونية.
- زيادة المبيعات ومعدلات التحويل: تجربة التسوق المحسّنة والشخصية تزيد من ثقة المشتري وتدفعه لإتمام عملية الشراء.
- تجربة تسوق أكثر شمولية: يمكن للمتاجر عرض منتجاتها على مجموعة متنوعة من أشكال وأحجام الأجسام الافتراضية، مما يجعل التسوق أكثر شمولية وتمثيلاً للواقع.
- توفير التكاليف التشغيلية: تقلل من الحاجة إلى جلسات تصوير مكلفة لكل قطعة ملابس على عدد كبير من العارضين المختلفين.
التحديات الحالية ومستقبل التقنية
على الرغم من أن أداة Kolors-Virtual-Try-On مبهرة، إلا أنها لا تزال في مراحلها التجريبية وتواجه بعض التحديات:
- الدقة في المقاسات: الأداة ممتازة في عرض “المظهر والأسلوب”، لكنها لا تستطيع حتى الآن أن تضمن “المقاس” الفعلي. لا يمكنها محاكاة شعور القماش أو ضيقه على الجسم.
- الملابس والأقمشة المعقدة: قد تواجه صعوبة مع الأقمشة الشفافة، أو الملابس اللامعة، أو التصاميم ذات الطبقات المتعددة.
- العمل على الصور الثابتة: تعمل النسخة الحالية على الصور فقط. التطور القادم هو التجربة الحية والفورية باستخدام كاميرا الهاتف (فيديو)، وهو ما يُعرف بـ Real-time Virtual Try-On.
الخلاصة: غرفة القياس في جيبك
تمثل أداة Kolors-Virtual-Try-On نافذة نطل منها على مستقبل تسوق الأزياء، مستقبل يكون فيه الذكاء الاصطناعي مساعد التسوق الشخصي لنا. إنها تقنية تعد بجعل التسوق عبر الإنترنت أكثر تفاعلية وثقة واستدامة.
بينما تستمر هذه التقنية في التطور، قد لا يمر وقت طويل قبل أن تصبح تجربة قياس الملابس افتراضيًا من هاتفك ميزة أساسية في كل متجر إلكتروني، مما يغير علاقتنا بالكامل مع طريقة شراء ملابسنا.
