还在为穿搭发愁？Dress code 的 AI 智慧穿搭方案拯救你

一、摘要

“Dress code智慧穿搭”旨在为16至25岁关注时尚的女性（学生与小资族）提供智能化、个性化的穿搭建议。透过AI技术，解决日常穿搭的困扰，提升用户的时尚体验。主要设计理念包括：

1. AI虚拟人物展示：

提供拟人化的虚拟时尚伙伴，让用户即时预览不同服饰的搭配效果，节省试穿时间。

1. AI智慧穿搭建议：

根据用户的风格和喜好，结合设计师和潮流达人的建议，提供个性化的穿搭灵感。

1. 衣服扫描分类：

协助用户整理衣橱，随时查找每件服饰，避免重复购买，减少不必要的花费。

1. 整合服饰品牌：

连结线上线下卖场，方便用户轻松购买适合的时尚单品，省去跨平台购物的麻烦。

愿景、打造“虚拟时尚伙伴”角色IP

• 为虚拟试衣模组创建专属虚拟角色（如AI穿搭顾问），用户可自定角色外观。
• 提供每日穿搭语音提醒与推送，让角色更具个性化与陪伴感。

二、简介

应用场景：

日常穿搭：

用户可在日常生活中使用APP获取穿搭建议，提升自我形象。

特殊场合：

针对约会、派对等特定场合，提供专业的穿搭建议，确保用户在各种情境中都能展现最佳风采。

购物指南：

在购物时，透过APP了解哪些单品适合自己，避免冲动购物，提升购物效率。

成品说明：

“Dress code智慧穿搭”是一款AI换装APP，主要功能包括：

1. AI虚拟人物展示：

用户可创建虚拟时尚伙伴，尝试各种时尚风格，即时预览搭配效果。

1. AI智慧穿搭建议：

根据用户的风格和喜好，提供个性化的穿搭建议，节省思考时间。

1. 衣服扫描分类：

协助用户扫描并分类衣物，方便管理衣橱，避免重复购买。

1. 整合服饰品牌：

连结各大服饰品牌，提供购物平台，方便用户选购适合的时尚单品。

透过这些功能，APP致力于解决用户的穿搭困扰，提升时尚品味，打造专属个人形象。

三、研制方法与成品规格说明

（一）整体架构设计

1. APP 分层架构

本系统采用MVVM（Model-View-ViewModel）架构，提升系统的可扩展性与维护性。

• Model 层：负责数据处理，包括本地资料库与后端 API 数据交互。
  • 技术选型：Room Database（本地资料库）、Retrofit（后端数据交互）。
• View 层：提供 UI 界面，直接与使用者互动。
  • 技术选型：XML 设计 UI 界面或 Jetpack Compose 实现动态界面。
• ViewModel 层：处理业务逻辑，负责数据管理并通知 View 更新。
  • 技术选型：Jetpack ViewModel。

（二）功能模组设计

1. 模组 1：AI虚拟人物展示

• 需求：提供虚拟试衣间功能，让用户模拟服饰穿搭效果。
• 技术选型：Unity + AR Foundation 插件，或 Android OpenGL ES API 处理 3D 图像。
• 数据流：
  1. 加载使用者的身形参数或虚拟人物模型。
  2. 渲染服装效果。
  3. 提供调整与试穿功能。
• 支持格式：FBX、OBJ（从 Clo3D 或 Marvelous Designer 生成）。

2. 模组 2：AI智慧穿搭建议

• 需求：根据个人喜好、场合推荐服饰搭配方案。
• 技术选型：TensorFlow Lite（AI 模型）、Firebase ML Kit（颜色与风格分析）。
• 数据流：
  1. 用户输入场合、风格等需求。
  2. 模型计算推荐结果。
  3. 返回推荐方案与购物连结。

3. 模组 3：衣服扫描分类

• 需求：透过影像辨识技术扫描衣物标签，实现自动分类。
• 技术选型：Google ML Kit（Barcode Scanning API 或 Image Labeling API）。
• 数据流：
  1. 用户扫描衣物标签。
  2. 辨识品牌、类型、颜色等资讯。
  3. 储存至本地资料库，展示分类结果。

4. 模组 4：整合服饰品牌

• 需求：提供线上购物功能，整合品牌服饰资讯。
• 技术选型：Retrofit（API 数据交互）、OAuth2.0（用户认证）。
• 数据流：
  1. 从品牌 API 拉取数据。
  2. 展示商品详情。
  3. 导流至品牌购物页或直接完成购买。

（三）系统流程设计

1. 启动流程

1. 用户登录/注册：使用 Firebase Authentication（支援 Google、Facebook 登入）。
2. 主画面导航：使用 Jetpack Navigation 组件，实现模组化页面跳转。

2. 主功能流程

• 虚拟试衣间：选择虚拟人物 → 上传身形数据 → 套用服饰 → 查看试穿效果。
• 穿搭建议：输入需求 → AI 模型推荐 → 获取清单 → 查看详情或加入衣柜。
• 衣柜管理：扫描衣物 → 自动分类 → 展示衣柜状态 → 编辑标注。

  

• 购物模组：点击推荐商品 → 导入购物页面 → 完成交易。

  

3. 软体流程图

以下为 APP 系统主要流程图：

（四）资料库设计

1. 本地资料库（Room Database）

• 用户表 (User Table)
  • user_id：唯一ID
  • name：用户名称
  • preferences：穿搭偏好（风格、颜色等）
• 衣物表 (Clothing Table)
  • item_id：唯一ID
  • category：衣物分类
  • brand：品牌名称
  • color：颜色
  • photo_uri：照片地址

2. 云端资料库（Firebase Firestore）

• 储存穿搭推荐与购物记录。
• 提供数据同步功能，便于跨设备存取。

（五）UI/UX 设计建议

1. 核心页面设计

• 首页：四大功能快捷入口。
• 虚拟试衣间：展示虚拟人物、服装选择界面，支援视角切换与细节调整。
• 衣柜管理：以卡片式或网格式呈现分类衣物，支援细项查看。
• 穿搭推荐：提供推荐清单，支援图片化展示与购物连结。

2. 使用者体验优化

• 提供个性化推荐功能。
• 支援语音输入及智能提示。
• 减少页面跳转，提升用户流畅体验。

（六）成品规格说明

• 平台：Android（支援 Android 8.0 以上版本）。
• 开发工具：Android Studio、Unity。
• 数据存储：Room Database（本地），Firebase Firestore（云端）。
• 核心技术：MVVM 架构、TensorFlow Lite、Firebase Authentication、ML Kit。
• 互动界面：XML/Jetpack Compose + Unity AR Foundation。
• 安全性：OAuth2.0 验证、HTTPS 数据加密。

四、预期计画

短期计画（0-6个月）

1. MVP（最小可行产品）开发
   • 完成核心功能开发：AI虚拟人物展示、智慧穿搭建议、衣物扫描分类模组。
   • 基础UI/UX设计，推出测试版本，收集早期用户回馈。
2. 品牌整合与合作
   • 寻找3-5个线上或实体服饰品牌进行API对接，提供初步购物支持。
3. 推广测试版
   • 针对16-25岁女性设计邀请测试活动，建立早期用户社群。

中期计画（6-18个月）

1. 功能完善
   • 增强AI模型的穿搭建议精准度，提供更多元场合的穿搭灵感。
   • 加入语音输入、个性化推荐等功能，提升用户体验。
   • 优化衣物扫描分类功能，支援更多品牌与标签格式。
2. 市场拓展
   • 举办穿搭挑战活动，吸引用户分享虚拟试衣效果。

• 社群互动：加入用户穿搭分享模组，让用户互相点评、学习时尚灵感。

• 增加品牌合作数量，达成10-15个主要服饰品牌的深度整合。

1. 资料分析与用户洞察
   • 分析用户穿搭偏好，建立潮流数据库，为未来商业模式提供支援。
   • AI根据用户偏好推荐专属品牌或产品，增强品牌导购效率。

长期计画（18-36个月）

1. 国际化与平台扩展
   • 为服饰品牌提供潮流数据分析服务，帮助品牌预测市场趋势。
   • 支援多语言版本，进军亚洲（如日本、韩国）及欧美市场。
   • 推出iOS版本与Web端版本，覆盖更多用户群体。
2. 多元营收模式
   • 开放品牌广告合作、会员订阅服务（如专属穿搭顾问）。
   • 整合社群电商功能，推动用户社群的互动与消费。

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