科技与美，AI 赋能下的试妆场景突破

2019 年已经过去，对于 AI 在 2019 年的发展，落地仍然是第一要义，面向不同行业的赋能，安防、金融行业已有良好发展势头，工业、医疗、教育、营销、医美、美妆等行业也都呈现出各自的潜力。

拿美妆行业来说，2013 年中国超越日本成为世界第二大化妆品消费国，2017 年我国化妆品的市场规模已占到全球市场的 11.5%，仅次于美国的 18. 5%，中国已然成为全球最具潜力的化妆品市场之一。

对于美妆行业来说，有一个很重要的场景就是‘试妆’，试妆效果决定最终是否产生购买，而如何看某个产品适不适合自己呢？传统方法的就是在线下门店自己试妆，或者在网上平台了解产品，通过图片、他人的试妆视频，或美妆博主的分享来判断是否适合自己及是否购买。

但是这些方式并不能完全满足消费者的需求，比如传统线下门店试妆，可能出现试用装的不卫生问题、反复尝试浪费时间也可能给皮肤造成损伤、同时对于美妆品牌来说，无法收集用户信息，也不利于做后续的精准营销；而线上产品介绍也可能因为图片滤镜问题，导致美妆产品颜色色，美妆博主推荐的彩妆也会因为肤色、肤质的不同而影响用户判断等。

AI 的加持让试妆有了新选择

在“试妆”这个场景下，AI 及 AR 技术让线下试妆可以通过线上虚拟试妆来完成，虚拟试妆最直接的应用场景就是彩妆新零售，通过人脸识别技术，人脸关键点技术，实现实时动态试妆效果，1s 卸妆、1s 上妆。虚拟试妆场景 2014 年就已经做出来了，巴黎欧莱雅推出“千妆魔镜 APP”就实现了动态试妆，到 2017 年，各大品牌也开始试水：

• 2017 年，丝芙兰推出应用“Virtual Artist”，可实现超 1000 种腮红、修容高光粉的试用；

• 2017 年，屈臣氏在上海概念店推出“Style Me 来彩我”，借助 AR 试妆技术，提升门店购物体验；

• 2017 年，雅诗兰黛与 Modiface 在其官网上推出了 AR 试妆功能；

• 2017 年，欧莱雅集团宣布旗下全球品牌产品将加入“玩美彩妆”，“玩美彩妆”有很多试妆 APP 可以下载体验；

• 2017 年，京东、天猫等电商平台加速布局 AR 试妆，天猫美妆 AR 试妆等；

• 2018 年，欧莱雅集团宣布收购加拿大美妆数字技术公司 ModiFace 所有股份；

• 2019 年 7 月，欧莱雅旗下的 Modiface 开发的微信 AR 试妆小程序上线，在商品售卖页面进行体验；

• ……

除了美妆品牌，从 2017 年开始一直到现在，电商平台以及 AI 企业也都在美妆行业进行技术研发，通过 AI/AR 技术力求不断赋能美妆行业，例如京东的 AR 试妆镜、天猫美妆 AR 试妆功能，美图的 AR 试妆开放能力、旷视 AI 开放平台的试妆 SDK 等等。

我们看到虚拟试妆的好处，无论是线下的“化妆镜“，还是线上的应用，都可以增强消费者和品牌、产品的互动性，吸引消费者体验，同时节省试妆时间，提高客服或者导购工作的效率。

当然除了虚拟试妆，市面上也有人脸肤质检测、定制化护肤推荐相结合的服务或者说玩法，让美妆行业整合营销的实力变得更强，人工智能测肤并推荐产品、个性化定制都是在尝试更好地满足消费者不断变化的个人需求。同时通过顾客肤质数据、脸型数据、购买习惯等数据管理，还可以进一步形成用户画像，辅助品牌进行精准的二次营销和服务。

从美妆品牌到电商平台，AI 的加持让线上线下更加融合。根据独立研究公司 Intage 的调查显示，在日本，使用 AR 彩妆 APP 用户的购物转化率是不使用 APP 用户的 1.6 倍，同时前者的购买力是后者的 2.7 倍，APP 中的 AR 试用功能使得美妆的销售额提升了 2-6 倍。虚拟试妆有助于彩妆品牌打通线上线下壁垒，通过 AR 技术吸引并引导消费者进行上妆体验。

虚拟试妆仍然面临着一些问题

市面上有非常多虚拟试妆的产品，包括线上的、线下的，旗号打的响亮，但是效果很多都不尽如人意，对于技术公司来说仍然面临一些问题。

第一点，保证试妆体验的真实性是现在的难题。如何使彩妆完美贴合，而不是像“2D 贴纸”？在虚拟试妆场景中，人脸识别及人脸关键点检测追踪技术是非常重要的，人脸关键点描绘数量少会导致人脸部位上妆位置的偏差。市面上很多试妆应用会出现，比如口红上妆不能完全贴合唇形，睫毛、眼影、眉毛的“贴纸感”。如果和面部不能够完全贴合，当然对试妆效果是大打折扣的。这里面涉及到的关键点追踪技术、底层算法的待完善，是技术本身带来的桎梏。

第二点，虚拟试色与实际试色的色差问题。线上虚拟试妆相对于线下虚拟试妆设备来说，可能存在着摄像头、显示屏幕的差异化等限制，导致试妆效果与真实试妆的差异。摄像头下的颜色色差如何调整，特别是对于口红这一彩妆大类来说，厚涂和薄涂的颜色区别如何去设定，是计算机视觉在色彩识别上的难题。除了色差问题，彩妆产品的滋润度是虚拟应用无法体验的，这是虚拟试妆无法解决的触感问题。

第三点，让算法更新跟上流行速度。我们可以看到今天流行妆容的变更速度越来越快，新产品新色号推出频率越来越高。对于做虚拟试妆应用的团队来说，需要深刻地理解美妆行业及品牌产品，面部不同部位的化妆手法，妆容位置，比如腮红的位置、高光、修容的位置，以及不同唇形的设计。从而不断地优化算法，更新迭代模型。

第四点，虚拟试妆全平台的适配问题。特别是广告的实时试妆，比如有些设备没有安装 APP，就需要使用 webAR 才能使用试妆试戴的服务，技术公司需要考虑如何全方位保障 B 端客户在各种场景下快速接入 AI 能力，为 B 端客户提供多种形态的产品方案。

虚拟试妆场景的未来突破

对于打造虚拟试妆应用的公司来说，面临着以上这些问题，那么如今更好地解决这些问题将会是未来的方向，对于技术公司来说，产品的设定需要美妆专家的指导，匹配符合当今时代的妆容，同时在算法上解决人脸识别的角度问题、视频延迟问题、色差问题等，优化算法让试妆体验更真实，为 B 端客户提供多形态产品及适应其发展速度的服务，让虚拟试妆变成真正影响消费者决策的重要工具。

对于美妆行业来说，定制化的服务是未来的方向，虚拟试妆只是 AI 赋能下的一个突破点，还有更多技术结合正在探索。那么提供给消费者的服务在产品质量可信基础上，如果能保证多维度服务将更能得到消费者的青睐。比如在虚拟试妆服务外提供 AI 肤质测试能力，并且保证 AI 肤质测试的科学性和专业性，让消费者相信这不是某种营销手段，从而产生转化。但专业性的树立还需要从医学上挖掘更多的参照体系及数据，也是不小的挑战。

对于美妆品牌和电商平台来说，线上线下融合已经是趋势，能够根据市场环境变化、用户数据等继续优化 AI 算法下的商品推荐和服务，打通线上线下美妆全链路，以体验赢得用户，将会有更好的发展。同时，随着用户信息的完善，从美妆虚拟试妆场景其实还可以延伸出更多的场景及服务，比如线上美妆社交、精准服务及产品推荐、虚拟美甲、虚拟染发试色体验等多维度的方向拓展。

最后的最后，回到我们的主题，当虚拟试妆不只是营销噱头，而是在技术实现上保证试妆的真实性，真正的爆发应该就来了。