Google hat kürzlich die Entwicklung einer generativen, KI-gesteuerten virtuellen Anprobefunktion für Kleidung angekündigt. Dieses innovative Tool zielt darauf ab, das Einkaufserlebnis im Laden nachzubilden, indem es den Nutzern ermöglicht, Kleidungsstücke vor dem Online-Kauf an echten Modellen zu testen.
Die revolutionäre Funktion wird in Google Shopping integriert und nutzt ein intern entwickeltes, auf Diffusion basierendes Modell. Dieses Modell - das auch in den bahnbrechenden Text-zu-Kunst-Generatoren Stable Diffusion und DALL-E 2 verwendet wird - lernt, indem es schrittweise Rauschen von einem mit Rauschen gefüllten Ausgangsbild subtrahiert und es näher an ein Zielbild heranführt.
Anhand einer großen Anzahl von Bildpaaren, die Personen in verschiedenen Posen mit Kleidungsstücken zeigen, hat Google sein Modell darauf trainiert, Kleidungsstücke genau zu drapieren, zu falten, zu dehnen und auf einer ausgewählten Reihe von lebensechten Modemodellen darzustellen. Dadurch erhalten die Nutzer eine realistischere visuelle Darstellung der Kleidungsstücke und ein verbessertes Online-Einkaufserlebnis.
Diese bahnbrechende virtuelle Anprobefunktion ist jetzt für US-amerikanische Kunden verfügbar, die Google Shopping für Damenoberteile von Marken wie Anthropologie, Everlane, H&M und LOFT nutzen. In der Google-Suche wird ein "Anprobieren"-Badge sichtbar sein, während Oberteile für Männer später in diesem Jahr eingeführt werden sollen.
Wie Lilian Rincon, Senior Director of Consumer Shopping Product bei Google, betonte, sollte die Kundenzufriedenheit beim Online-Shopping an erster Stelle stehen. Jüngste Umfragen haben nämlich ergeben, dass sich 42 % der Online-Käufer durch die Bilder von Models nicht repräsentiert fühlen, während 59 % aufgrund unvorhergesehener Abweichungen bei der Anprobe mit einem Artikel unzufrieden sind.
Obwohl die Technologie der virtuellen Anprobe kein völlig neues Konzept ist, da Unternehmen wie Amazon, Adobe und Walmart bereits mit ähnlichen Technologien experimentiert haben, wird Googles KI-gestützter Ansatz die Online-Shopping-Branche revolutionieren.
Neben der virtuellen Anprobe führt Google auf seiner Shopping-Plattform auch KI-gestützte Filteroptionen für die Bekleidungssuche und visuelle Matching-Algorithmen ein. Diese Filter ermöglichen es den Nutzern, ihre Suche in verschiedenen Geschäften einzugrenzen und dabei Faktoren wie Farbe, Stil und Muster zu berücksichtigen. Dies wird das Online-Einkaufserlebnis weiter vereinfachen und den Kunden dabei helfen, die perfekte, auf ihre Vorlieben zugeschnittene Kleidung zu finden.
Solche Fortschritte in der Welt der no-code und low-code Technologien, wie sie auf der Plattform von AppMaster zu sehen sind, kommen zweifellos Online-Unternehmen zugute, da sie kostengünstige und effiziente Lösungen bieten. Durch die Nutzung von Tools der nächsten Generation wie generativer KI werden immer fortschrittlichere Anwendungen entwickelt, die das Online-Erlebnis für Nutzer weltweit vereinfachen.
