從根本講，“衣呼”是一家服裝定制公司，差異點就是其背后的3D建模、人工智能等新技術(shù)。

提效

用戶只需用手機拍攝正面、側(cè)面兩張照片，“衣呼”便能3D建模出人體模型，包括胸圍、肩寬、身長、臉型等等。首先，衣呼要通過圖像識別定位照片中的人，然后預(yù)測人體的輪廓，最后就是從2D構(gòu)建3D。

值得一提的是，在衣呼的自動量體過程中，用戶穿著衣服便可進行，雖然傳統(tǒng)的3D掃描儀方案已經(jīng)很精準(zhǔn)，不過需要用戶裸體測量，體驗相對較差并且費時。之所以能克服難點，在于衣呼前期做了大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，根據(jù)過去近10年人體數(shù)據(jù)和布料數(shù)據(jù)的積累，以及2D轉(zhuǎn)3D的機器學(xué)習(xí)，衣呼人體建模的精度可以實現(xiàn)緊身衣情況下1cm以內(nèi)誤差，穿T恤情況下1-2cm誤差。

接下來，衣呼將服裝版型虛擬出縫合后的效果，再套用到3D人體模型上就能實現(xiàn)虛擬試衣。后續(xù)的定制加工環(huán)節(jié)，衣呼跟著名品牌的代工廠合作，最終的成衣輸出自有品牌。

輸出

除了自己完成服裝定制的全流程外，衣呼現(xiàn)在還可以將背后的量體技術(shù)進行輸出。應(yīng)用邏輯跟用戶消費行為基本一致，從挑選、到試穿、再到購買，也就是涉及最后的生產(chǎn)環(huán)節(jié)。

拿挑選來說，衣呼想做一個“服裝圈的今日頭條”，面向C端進行喜好推薦。先是爬取海外電商網(wǎng)站上的服裝數(shù)據(jù)，對圖片、文本進行學(xué)習(xí)，將風(fēng)格、顏色、款式等維度標(biāo)簽化，之后再依據(jù)專家知識和用戶的人體建模數(shù)據(jù)進行推薦，包括大小尺碼，也包括適合的款式搭配。

到試穿環(huán)節(jié)，就是上述的虛擬試衣。由于仿真過程需要拿到服裝版型等切實數(shù)據(jù)，所以目前僅限于衣呼自有品牌的服裝款式，未來會考慮跟品牌合作。

最后的購買、生產(chǎn)環(huán)節(jié)則更多針對C2B的定制客戶。通常情況下，廠商的量體師一天只能跑3-4個客戶，加上流失率高產(chǎn)生的培訓(xùn)成本，量體大多在200-400元／次，占到銷售價格的30-50％。通過衣呼的拍照量體方案，可以很好解決效率問題。

對于款式多變的時裝來說，目前還是設(shè)計師1人1版較實際，而對于西服、襯衣等版型相對固定成熟的品類來說，在理想狀態(tài)下，衣呼的數(shù)據(jù)可以自動通過系統(tǒng)打版，并對接自動裁床生產(chǎn)，這樣就能實現(xiàn)定制規(guī)?；?。

據(jù)悉，現(xiàn)在已經(jīng)有近50家企業(yè)跟衣呼合作量體方案，不乏西裝、牛仔褲領(lǐng)域的大企業(yè)。而衣呼的主要收入來自于衣服的定制售賣，To B方案還在合作初期。

團隊方面，聯(lián)合創(chuàng)始人朱帥印本科畢業(yè)于西安交大，碩博全獎在紡織服裝領(lǐng)域全球排名第二的香港理工大學(xué)人工智能與服裝工程實驗室深耕人工智能與三維人體構(gòu)建跨領(lǐng)域研究，曾發(fā)表十幾篇計算機與服裝交叉學(xué)科類頂級期刊和專利。另一位聯(lián)合創(chuàng)始人歐陽鋮本科畢業(yè)于西安交大，德國慕尼黑工大碩士，畢業(yè)后曾在德國MIG和Thomson Reuters從事企業(yè)戰(zhàn)略咨詢，2015年底回國加入大疆，擔(dān)任IP運營總監(jiān)。

目前，該公司正在天使輪融資階段。