在AICon2025北京场活动中，京东零售视觉与AIGC部负责人李岩博士分享了关于电商领域虚拟试穿技术的前沿探索，并深入解析了京东在电商AIGC领域的布局与未来趋势。此次分享吸引了众多电商行业从业者及技术爱好者的关注。
李岩博士指出，虚拟试穿技术正成为电商行业的核心环节。随着消费者购物习惯向线上转移，尤其是服饰品类，线上销售额占比已突破50%。虚拟试穿不仅解决了用户在线上购物时无法直观感受服装上身效果的痛点，还为商家提供了降低退货率的有效手段。目前，普通电商平台的服饰退货率普遍在25%至60%之间，而虚拟试穿技术的引入有望显著降低这一数字。
在技术层面，李岩博士详细介绍了虚拟试穿的发展历程。从早期的3D建模和物理仿真技术，到基于CNN与生成对抗网络GAN的框架，再到如今主流的扩散模型，虚拟试穿技术不断迭代升级。京东零售在虚拟试穿领域也进行了多代技术框架的迭代，从最初的U-Net架构到最新的Mask Free通用技术架构，不断提升试穿效果和用户体验。
李岩博士强调，虚拟试穿技术的核心在于保证模特与服饰的关键信息不被破坏。然而，要实现这一目标，仍面临诸多技术挑战。例如，用户相册中往往缺乏直接可用的素材，试衣算法需确保服装上身之后模特自身的关键信息不被篡改，以及真实还原与美学增强之间的平衡等。尺码合身和穿搭推荐也是当前虚拟试穿技术需要突破的难点。
在行业实践方面，李岩博士分享了阿里、Google Shopping和抖音等国内外电商平台的虚拟试穿产品案例。他指出，不同平台的虚拟试穿产品各有特色，但也存在局限性。例如，阿里的Lookie主打虚拟形象搭配试穿，但仅支持套装试穿；淘宝AI试穿则专注于单件试穿场景，但缺乏穿搭推荐功能。这些案例为京东在虚拟试穿领域的探索提供了宝贵经验。
京东零售在虚拟试穿领域的探索也取得了显著成果。目前，京东的虚拟试穿能力已覆盖超百万服饰SKU，实验阶段用户量突破100万，合作头部服饰品牌超过500家。京东还重点探索了同款不同色服装试穿和上下装搭配试穿等功能，以满足用户多样化的试穿需求。
除了虚拟试穿技术，李岩博士还介绍了京东在电商AIGC领域的其他能力布局。这些能力包括商品智能抠图、商品素材生成、视频生成、AI模特、AI设计家、3D立影和数字人等。这些能力的集成应用，为商家提供了高效、低成本的素材制作方案，显著提升了商家的运营效率和用户体验。
为了更好地服务商家，京东零售还推出了电商AIGC内容生成平台——京点点。该平台已支持超过30种业务场景，每天能力调用量超过1000万次，服务商家超过100万。依托京点点平台，商家的内容生产成本降低了90%，内容生产效率提升了95%。
