近段时间以来，电子商务的发展越来越迅速，慢慢地越来越多的商家入驻了电子商务平台。大部分的消费者在网上进行网上购物的时候，由于消费者不能直接地体验到产品的质量，所以，只能通过平台上的商品图片作为购物前的参考。
不过，有不少的商家为了方便、省时间和节约成本，并且，快速的看到产品的效果图。所以，有的时候会将多个的商品直截了当的复制粘贴到模特身上，但是，这样做的话，消费者就不能够无法分辨出服装的质量和形态了。出于这一方面的考虑，这段时间以来，虚拟试装技术慢慢地开始，并且研发地应用于了服装行业中去。
根据介绍，Adobe新研究的“基于图像的虚拟试穿”技术，被命名为“ SieveNet ”系统。它承载着目前的神经网络，主旨就是能够地呈现一件衣服在试穿时的真实特征，不同的衣服材质和不同身材的人身穿，就能够呈现出不同的试穿效果，就连细节到皱褶也能体现出来，并且图片的质量不会因此受到影响。
这款技术的原理主要为，通过了服装的图像以及人体的模型图像，自动生成了穿着该服装的模型的新图像，并且，同时能够保留了原始身体姿势和形状以及具体的细节。这项SieveNet技术主要采纳了多阶段的技术，就是将服装变形令到其和人体模型的形状和姿势能够保持一致，然后再将变形的纹理转移到了模型上面去。
其实，SieveNet并不是开发虚拟试衣技术的系统。其实在更早前的时候，美国和印度的人工智能平台创业公司 Vue.ai 就是通过了图像和视频的识别技术，将原本纯粹的服装图像转化成为了模特展示服装的新图像，并且，生成的图像还为消费者提供了更加实用和方便的视觉效果。
这种新科技技术，也为零售商节省了一部分的成本，像这种这种自动成像的技术比传统的照片拍摄几乎快了五倍。
Vue.ai曾经在去年的时候就已经完成了1700万美元B轮融资。就是不仅是虚拟试衣技术，现在很多像古驰、耐克这样的大品牌已经逐渐开发出了，虚拟试鞋的手机APP。不得不惊叹，社会的发展真的很快，有了这些虚拟试衣、穿鞋技术之后，以后消费者们在购物的时候，就能够多一份参考了。
