在店里试衣间排队，或者在家刷到一件外套正犹豫要不要下单，你想看的其实是同一件事：这件衣服穿在自己身上到底什么样。手机上的试衣功能现在分成两条路，一条对着镜头实时换，一条上传照片生成一张图。都叫试衣，用起来差得很远。
实时试衣：衣服跟着你动
打开摄像头，选一件衣服，屏幕里的你马上换上它。你抬手、转身，衣服也跟着动，看起来接近照镜子。Kivicube 的试衣页面把这类方式叫「实时 AI 试衣」，操作是 3 个步骤：先选试穿模式，再选衣服，几秒内看到上身效果。它的免费体验给的是 30 秒实时试穿，或者 2 次照片试穿。
实时试衣适合「现在就想比一比」的场合：人站在店里，手里两件外套拿不定主意；或者正刷着购物页，想快速看看颜色和长度。它的好处是连续——换一件，继续动，衣服在身上的量感比较直观，不用对着一张静止的图去想象。
照片试穿：先把一张全身照定格
另一种是上传一张自己的全身照，再选衣服，生成一张合成图。Kivicube 把它叫「照片 AI 试衣」，出图只要几秒，生成后可以保存和分享。
照片试穿更像把结果留下来：今天这套搭不搭、下周见客户穿哪件、发给朋友看哪件更合适。图是静止的，但能停下来仔细看肩线、衣长、颜色和层次。
我们做的 iPhone 应用「我的衣柜」把两个入口放在同一个试衣间底部（见图）：一个「照片试穿」，一个「实时试穿」。1.2.0 的更新说明里写，实时试衣支持对着镜头试穿、语音或手动换衣，衣柜里的单品、上传的照片和浏览选图都能拿来试。
为什么大多数工具默认让你传照片
Genlook 的术语页把两种方式的差别拆得比较清楚：照片试衣是现在的行业标准，实时视频试衣是新兴的一类。它给的对比是，照片试衣输出静态图、面料真实度高、没有互动；AR 试衣是实时三维叠加、互动完整，但面料真实度有限；实时视频试衣输出实时生成的视频，面料和互动都高，计算成本也最高。
难点在延迟和连贯。实时视频的每一帧都要在几十毫秒内生成，而扩散模型生成一张图通常要几秒；帧与帧之间，衣服不能闪，图案不能漂。成本还会随帧数上涨，Genlook 的判断是，目前在线商店要大规模用实时视频试衣还不太现实，照片试衣仍是最实用的选择。
这也解释了为什么不少产品把照片试穿放在默认位置，把实时试衣做成一段短体验。Kivicube 的免费额度按秒给实时、按次给照片，多少能看出两种方式在成本上的位置。
两种试衣图，都不能替你判断合身
先把期待放对：试衣图解决的是「这件穿在我身上大概什么感觉」，不是「这个码我能不能穿」。
色差、面料的垂坠、厚薄和弹性，屏幕上都看不出来。量子位报道 Google 的 AI 试穿时提到，早期的功能只支持静态试穿，鞋子、内衣、泳衣和配饰不支持；报道标题里那句「视频效果和照镜子没区别」是媒体的形容，不是可以复现的结论。
所以试完还要回到几个具体位置：肩缝落在肩的哪里，袖长到手腕还是手背，衣摆盖住胯没有，里面加一件毛衣会不会紧。拿一件你穿着合适的旧衣服做对照，比盯着试衣图反复看更可靠。
想把试衣图拍得更有参考价值，先把手机架稳
照片试穿的效果，很大一部分取决于你传进去的那张照片：全身入镜、光线均匀、背景干净，镜头大概在胸口高度，人离手机两三米。逆光、半身、背景里堆着杂物，合成出来的衣服就容易像贴上去的。
实时试衣也差不多，站得别太晃，转身慢一点，让画面跟得上。一次只试一件，别在同一段镜头里连着换三四件，不然最后记住的是热闹，不是哪件更合适。衣服怎么拍进手机，给衣柜里的衣服拍照：手机怎么拍才不变形、颜色不偏 里讲过平铺和挂拍的区别。
按你要解决的问题挑
人就在店里，或者在两个颜色之间犹豫，实时试衣更顺手：换一件、动一下，很快就有感觉。
如果是网购、想提前排下周的搭配、或者要把结果发给别人看，照片试穿更合适：图能存下来，也能反复对比。
正式场合的衣服、面料很影响效果的（西装、真丝、羊毛大衣），两种试衣都只能当参考，最后还是去店里摸一摸、穿一穿。
工具本身的差别也值得先看一眼：想先看上身效果再下单？虚拟试穿工具盘点 按免费额度、出图速度和擅长品类拆过一遍。如果想让 AI 围绕某件衣服给搭配，想让 AI 围绕一件外套搭配，需求怎么说更清楚？ 讲的是怎么把要求说具体。试衣的前提是手机里有你的衣服，用手机做数字化衣橱，照着做就行 是从拍照到分类的完整流程。