Outfit-Empfehlung
Ein tägliches Outfit nach Wetter-, Anlass- und Stilkontext.
Dauer7 Monate
Team9 Personen
Projektüberblick
Ein mobiler Stilassistent, der die Garderobe der Nutzerin kennt, Outfits nach Wetter- und Kalenderkontext empfiehlt und eine virtuelle Anprobe bietet.
Herausforderung
Outfit-Empfehlungen sollten nicht nur auf Produktähnlichkeit beruhen, sondern auf Wetter, Anlass und persönlichem Stil. Das Ergebnis der virtuellen Anprobe musste überzeugend aussehen.
Unser Ansatz
Wir haben eine multimodale Empfehlungsarchitektur gebaut, in der visuelle Embeddings, Kontextsignale und Nutzerfeedback zu einem Score verschmelzen. Für die Anprobe entstand eine Diffusions-Pipeline, die Pose und Stofffall erhält; Vorverarbeitung auf dem Gerät senkte die Latenz.
- 0 %
- Annahmequote der Empfehlungen
- < 0 s
- Dauer der Anprobe
- 0,0
- Store-Bewertung
- 0 %
- Wöchentlich aktive Nutzer
Funktionen
Die wichtigsten Systeme, die wir dafür gebaut haben
Virtuelle Anprobe
Realistisches Anlegen von Kleidung auf dem eigenen Foto.
Match-Score
Ein prozentualer Outfit-Score aus Farbharmonie, Schnitt und Kontext.
Digitale Garderobe
Katalogisierung vorhandener Teile und Vorschläge für fehlende Stücke.
Erklärbare Empfehlungen
Transparente Vorschläge mit Begründung „Warum dieses Outfit?“.
Galerie
Screendesigns
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