3D 虚拟试衣系统 是否有简单的实现方案？
“廉价”的3D扫描技术是存在的，而且比10W还要便宜很多，微软的kinect只要1k多RMB。但是，在kinect还远远不够普及的前提下，让用户为了能够进行网络试衣而专门买一个kinect或者任何其它设备显然是不现实的。而如果只有商家买三维扫描设备，用户还需要到商家那里去扫描自己的身体，这也很不便利。既然都到商家那里去了，为什么还需要到网上买？另外，纯粹基于廉价彩色摄像头的人体三维建模还不够靠谱。所以，获取用户的人体三维数据还是没有很好的解决方案。对于3D动画的专业制作人员来说，制作衣服的3D模型可能并非难事，但是对于传统的制衣行业中的人来说，制作衣服的3D模型就是一项需要大量时间学习的新技能。不过，如果网上试衣真的可以极大地刺激销售，那商家可能还是可以接受学习3D建模的成本的。但前提是，简单地建个三维模型再贴个纹理得到的三维模型真的足以满足后续的处理。
如果我们按照计算机图形学的思路来，让人体三维模型上穿上衣服三维模型的方法就是布料的物理模拟。虽然在学术界，这方面的进展有很多，但是，从实用的角度来看，其缺点有：算法运行速度慢，衣服需要用特殊的模型来建模。比如以毛衣的模拟为例，模拟一件毛衣在一个人身上的效果需要的时间是以小时为单位的（在搭载了价值8k RMB的CPU的PC上），比如下面这幅图中的毛衣的变形模拟就用了9个小时。模拟毛衣需要的三维模型也不是传统的网格模型，它还需要对毛衣的微结构进行建模才能模拟真实地变形效果。而且，这还只是学术上的进展，离商业上的实际应用还有很长距离。
不过，如果按照题主所说的那样不考虑材质，不做那么精细地模拟的话，那难度确实会大大降低，可行性也会大大提升。还是以中的实验为例，如果用普通的三维网格来做模拟，则只需要几分钟就可以完成。以降低效果为代价的话，简单的实现方法总是存在的。其实已经有许多人探索过更为简单实用的商业解决方案，参见virtual try on。我认为关键的问题在于，那种低精度的试衣效果真的能让消费者买账吗？我很怀疑这一点。因为就算能够做到外观上的高精度模拟，还有一个很重要的方面没有考虑，就是穿着舒适度。外观看起来不错，但是穿起来是否舒服则完全是另一回事了。
Stitch Meshes “廉价”的3D扫描技术是存在的，而且比10W还要便宜很多，微软的kinect只要1k多RMB。但是，在kinect还远远不够普及的前提下，让用户为了能够进行网络试衣而专门买一个kinect或者任何其它设备显然是不现实的。而如果只有商家买三维扫描设备，用户还需要到商家那里去扫描自己的身体，这也很不便利。既然都到商家那里去了，为什么还需要到网上买？另外，纯粹基于廉价彩色摄像头的人体三维建模还不够靠谱。所以，获取用户的人体三维数据还是没有很好的解决方案。
对于3D动画的专业制作人员来说，制作衣服的3D模型可能并非难事，但是对于传统的制衣行业中的人来说，制作衣服的3D模型就是一项需要大量时间学习的新技能。不过，如果网上试衣真的可以极大地刺激销售，那商家可能还是可以接受学习3D建模的成本的。但前提是，简单地建个三维模型再贴个纹理得到的三维模型真的足以满足后续的处理。
如果我们按照计算机图形学的思路来，让人体三维模型上穿上衣服三维模型的方法就是布料的物理模拟。虽然在学术界，这方面的进展有很多，但是，从实用的角度来看，其缺点有：算法运行速度慢，衣服需要用特殊的模型来建模。比如以毛衣的模拟为例，模拟一件毛衣在一个人身上的效果需要的时间是以小时为单位的（在搭载了价值8k RMB的CPU的PC上），比如下面这幅图中的毛衣的变形模拟就用了9个小时。模拟毛衣需要的三维模型也不是传统的网格模型，它还需要对毛衣的微结构进行建模才能模拟真实地变形效果。而且，这还只是学术上的进展，离商业上的实际应用还有很长距离。
不过，如果按照题主所说的那样不考虑材质，不做那么精细地模拟的话，那难度确实会大大降低，可行性也会大大提升。还是以中的实验为例，如果用普通的三维网格来做模拟，则只需要几分钟就可以完成。以降低效果为代价的话，简单的实现方法总是存在的。其实已经有许多人探索过更为简单实用的商业解决方案，参见virtual try on。我认为关键的问题在于，那种低精度的试衣效果真的能让消费者买账吗？我很怀疑这一点。因为就算能够做到外观上的高精度模拟，还有一个很重要的方面没有考虑，就是穿着舒适度。外观看起来不错，但是穿起来是否舒服则完全是另一回事了。
Stitch Meshes 从学术的角度，如果你做出了能用普通摄像头就能快速给衣服建模，那么你可以在Siggraph发一堆论文，搞个教授头衔也是可能的。
从应用的角度，就是找一些作弊的方法了。比如根据三维或者尺寸信息自动生成人体模型等。
衣服建模和模拟现在也是成熟技术了，商业的游戏引擎就可以做的很好，但是要达到非常真实的穿衣效果是不好办的。 现在国内有几家都在做这一块。如果是想做3D试衣，就没有简单的，要简单，效果就出不来，韩国有家公司做纯3D的虚拟试衣，可以做出3D机器人来根据人体数据变形，但是旋转看其他角度的过程中，服装会没法贴合，感觉没法商业化。而且做成3D的试衣，大量的算法需要后台支撑，应该目前全世界范围内也没有哪家能做成吧。这里存在几个难点：
1. 人体数据的获取。我从阿里的朋友那里了解到深圳一家叫云之梦科技的公司，我仔细了解了他们的模式。他们的试衣产品展示出的人体模型是平面的，并非360°，我感觉这个应该还是有一定技术门槛，毕竟现在国内外在做虚拟试衣的，没有哪一家能真正实现3D。但是云之梦科技有个3D测量系统，我看到他们网站的产品演示，是能够测量出人体的三维数据，如果后期能够将数据与试衣产品对接，相信是能够做出3D效果的。
2. 人体形象的还原。关于试衣这一块，个人认为生成的模型必须要像用户本人，否则就失去了参照性，现有的人体形象还原，一是通过扫描（线下虚拟试衣），二是通过手机自拍（线上试衣，身体数据据了解目前所有做相关产品的模式都是通过手动输入数据调整体型）。不仅要还原，还得要一定美化，尤其是对女性来说，购物是体验美感的过程。
3. 接近真实的试衣效果。之前广州有家虚拟试衣公司，是将服装直接覆盖在人体形象上，这种顶多能作为娱乐体验存在。所以虚拟试衣存在的价值，首先需要将服装“穿”到人体模型上。那么这一块其实有两个技术难点：服装的模型，人和服装的自适应。而且要商业化，成本还不能高，像楼上有位说过的每次做服装模型还要寄给平台方，那就不可能大规模落地。
听说阿里在跟那家云之梦科技对接，能看出阿里在新零售这一块的布局企图，具体落地效果如何，技术究竟是否成熟到可以大规模铺开，还得继续关注看看。 如果换个问法，你们还会继续研究和回答吗？三维虚拟试吃系统是否有实现方案？
抛开所有今天所存在的技术问题，包括精确的扫描等等，还有可以切换各种场景，各种光照效果，还有更高级的物理互动，身体甩动产生的惯性和停止，假设上面所提到的技术问题都被解决了，甚至解决了更多更完善。
然后来说主题了，能解决穿在人身上的触感吗？和皮肤接触的感受：柔顺，粗糙；肢体摆动、转动时衣服产生的阻力；以及穿多一件或者两件衣服时的综合感受。这些才是穿衣服的本质，衣服的发展历程本来就是这样，开始就是为了解决功能的问题，保暖，遮羞，然后到舒适，最后才是外观。
目前来说，由于物流业的发达，看好网上模特的衣服，回来试穿下，如果合适就留下，不合适，提前买个运费险，退货也方便，成本也低，基本上比去商场、店铺的成本还低，所以业界完全没有理由去推这个不现实的产品，何况还有一大堆技术问题不知道猴年马月才有可能解决。
这是前段时间通过动动三维制作的一个作品，模型是使用的网上的共享模型，不过其实制作并不困难。通过扫描或者服装设计软件(marvelous designer)制作服装成本并不是特别高，只需要设计几个不同体型的人体模特，就能实现3d虚拟试衣。 网上试衣间渐成现实 虚拟3D试衣真可行？
Phisix 通过参考服装的图片、版型资料和其他信息，可以逼真地模拟出服装穿在人身上的动态表现。用户只需简单输入自己的量身数据，便会有相应的导购提示建议所选尺码，随后可看到所选服装穿在和你身材一样的3D虚拟模特上，从而判断试穿效果，甚至连不同动作环境下的试衣效果，如下楼梯时，打高乐夫时，衣服的褶皱、垂度等都一目了然。 去年在一个做虚拟试衣的企业呆了一年，非常同意金秉文的答案。虚拟试衣真正能够落地需要解决下面两个问题其中之一，虚拟衣服的合身情况以降低买来不合身的退货率，虚拟上身后的搭配效果弥补衣服本身和上身效果的落差。两个问题在现有的技术面前都不太容易解决。
先来说合身问题，需要模拟衣服合身与否首先需要一个相对精确的人模型，而且这个模型还是需要相对易于获取。常见的思路有类KINECT廉价扫描设备进行扫描，或者获取基本人体数据然后基于SCAPE统计学人体模型来变形。这两种方案都做不到获取相对高精度的人体模型，KINECT大概能做到大概2-4厘米误差，统计学模型可能绝对误差更高。模型精确度只是第一步的问题，第二步在于衣服模拟，这个我不太了解技术细节 ，但是据我所知如果要做的很好的现有的基于物理仿真的穿衣算法一般速度比较慢，多种材质算法也不一样，而且模拟不同大小的衣服在不同人体上的效果也应该是个比较难的问题。那综上所述基于这种不太精确的模型进行试衣其实依然无法完全避免不合身的问题，但是如果产品方案设计比较仔细（比如只针对大中小号的少量常见材质的衣服）流程跑通之后可能可以降低不合身的概率。
搭配效果相对来说简单一些，最简单的方案是从2D层面来做，可以做一个可变型的人脸，然后变形到特征点检测后的新人脸去然后身体上更换衣服，或者切脸换脸之类的算法都是有可能实现的。同样2D层面再复杂一点可以涉及衣服变形技术等一些，3D层面也有一些人脸变形身体变形的算法可以把一个标模搞成用户的大致模样。衣服上身的过程可以预制于人体模型或者叠加在图片上。但是大部分的方案整体效果感觉很假，并且代入感很弱，很多甚至绕一圈还不如直接拍照的展示衣服搭配的效果好，在没有数据的情况下很难论断对于衣服销售具体能有多少提升。
总的来说虚拟试衣要实现真正产品化和商业层面的落地还需要很长的路要走。倒是知道一个大牛教授搞了一些很有趣的思路，可能以后会有真正能改变业界的东西，不过时间估计很长三五年至少，十来年也有可能。 时间已经来到2019年了，现在的硬件水平不是之前可以比拟的。3D虚拟试衣涉及的核心技术有很多比如三维重建、混合渲染、布料仿真等等。而且更为苛刻的是这些算法必须是实时进行。多亏了近几年GPU的快速更替以及之前提到的很多算法也早已移植到GPU上去，其实算法层面已经较为成熟，可能实际运用集成中会遇到一些未知困难。很有幸之前一直在做布料仿真这块单纯此技术来讲，高分辨率的实时仿真完全没有问题，之前也实现了相关算法，有公司也在用。但是试衣系统比这个还要复杂，做起来不管是需要的人才还是资金方面都是要求较高的，建议小公司不要轻易尝试 比如商业版型设计软件OPTITEX的simulation, 速度太慢，效果还行，目前主要两个方向，1， learning, 速度快，可以同步运动，但效果一般且只适合贴身类衣物 2，传统的物理仿真，可以解决大部分的衣物，利用GPU基本可以实现实时
人体方面，其实只要一个人体的三维数据就可以建立一个差不多的SCAPE或SMPL，关键是人脸贴图的效果，这方面也分为learning和贴图，效果都不错，最新的是最近英国诺丁汉大学用CNN做的
综上，技术方面的虚拟试衣虽然不能说可以商用，但作为初期的DEMO已经可以了，后期如果对应用场景加以限制，商用不是不可能（至少技术方面可行）