谷歌近期在虚拟试穿领域迈出重要一步，正式上线了基于自拍照的AI试穿功能升级版。用户现在只需上传一张自拍照，系统即可通过先进的图像模型生成个性化数字分身，完成服装虚拟试穿体验。这一改进显著简化了操作流程，此前用户需提供全身照片才能使用类似服务。
核心技术支持来自谷歌自主研发的Gemini2.5Flash Image模型"Nano Banana"。该模型能够精准捕捉用户面部特征与身体比例，结合用户输入的常规服装尺码信息，快速生成多角度试穿效果图。用户不仅可以从系统生成的多个方案中选择默认展示图，还能保留使用全身照或选择不同体型模特进行试穿的原有选项。
这项功能已在美国市场全面开放，作为谷歌购物生态的重要升级，与今年7月推出的基础试穿服务形成互补。当时用户可通过谷歌搜索、购物及图片板块，点击商品列表中的"试穿"按钮激活功能。此次更新后，试穿场景覆盖范围进一步扩大，操作路径更加便捷。
在同期发布的平台更新中，谷歌重点打造了可购物的发现信息流。该模块整合了AI生成的产品视频与个性化穿搭推荐，用户滑动浏览时即可直接完成从发现商品、虚拟试穿到跳转购买的完整链路。信息流中的商品均配备商家直达链接，确保购物流程的流畅性。
为强化虚拟试穿的技术优势，谷歌还秘密研发了独立应用Doppl。这款应用专注于通过AI算法实现服装与用户身形的动态匹配，提供更直观的预览效果。虽然AI生成内容可能引发真实性讨论，但谷歌选择借鉴社交媒体的呈现方式，试图在TikTok、Instagram等平台培养的用户习惯中寻找突破口。
技术团队透露，新上线的发现信息流采用混合生成技术，既包含真实产品视频，也融入AI优化的展示素材。系统会根据用户的浏览历史、收藏偏好等数据，动态调整推荐内容的风格倾向，这种定制化服务模式正在重塑线上购物体验的标准。
