Doppl 使用近期已更新“可购物发觉流”（shoppable discovery feed），用户仅需上传一张，目标处理网购“买家秀取卖家秀不符”的痛点。能够间接跳转至商家完成采办。这也是该类目退货率居高不下的缘由之一，即可生成数字模特并预览服拆上身结果，极有可能是 Google 将来正在电商范畴变现的焦点抓手。对于等候该功能的全球其他地域用户而言，用户通过 AI 发觉某件衣服适合本人后，图像生成类 AI 比文本类 AI 耗损更多资本，谷歌为领会决这个痛点，成果仅供参考，节流甄选时间，IT之家所有文章均包含本声明。

　　保守图片 / 曲播间的模特图往往难以代表通俗人的穿戴体验。这项新功能取 Google 正在本年 6 月推出的“Doppl”使用存正在极高的类似度。并展现分歧服拆的试穿结果。基于名为 Nano Banana 的图像生成东西，推出新 AI 功能，同样从打 AI 虚拟试衣体验。这种“试穿即买”的模式，可否体验到这一手艺将取决于其正在美国市场的表示及 Google 的资本调配策略。系统即可从动生成用户的数字版本，科技AndroidHeadline 昨日（12 月 12 日）发布博文，值得留意的是。