Google 推出 AI «试衣＋购物»一体化 app，新功能让穿搭灵感和购买无缝连接
Google 最近为其实验性 AI 试衣应用 Doppl 推出了一项重大更新 —— 增加了 “shoppable discovery feed”（可购物发现流）功能。Doppl 原本是一个让用户通过上传自己的全身照片／使用 AI 模拟身形，将看到的衣物“穿”在自己身上的工具。用户可以上传社交媒体上的服装、商店里的截图或朋友的照片，Doppl 会生成一个虚拟“你”穿上该服装的图像，甚至还能生成 AI 视频，模拟走动、换角度，帮助你判断穿上后的效果。
这次新增的 discovery feed 会根据用户此前与 Doppl 的交互——你点赞、点击或尝试过什么风格，分析出你的“个性化风格档案”。随后系统会自动推荐你可能喜欢的服装，并以 AI 生成的视频形式展示。你看到喜欢的衣服后，可以直接点击，跳转到对应商家的网页进行购买 —— 也就是说，从灵感发现 → 虚拟试穿 → 立即购买，一个流程被打通。几乎所有 feed 里的商品都有商家链接，购物体验与传统电商无缝衔接。
相比传统电商依赖模特或照片展示，Doppl 的优势在于：它让用户可以看到「自己穿上衣服会是什么样子」，更加个性化、直观，也更容易让人决定是否购买。当下短视频购物潮流盛行，人们习惯滑动视频——Doppl 把 AI 生成内容和电商购买结合起来，显然是看准了用户行为趋势。
不过，Doppl 目前还处于实验阶段，仅在美国对 18 岁及以上用户开放。其可视化效果虽有吸引力，但就像先前一些媒体测试者反映的，AI 模拟并不总是完美：衣服的细节、尺寸、材质可能与现实略有偏差——尤其是复杂图案或结构较复杂的服饰时。
Doppl 的出现与演进，代表了 Google 在电商 + AI + 社交／内容形式融合方向下一次重要尝试。对于希望更直观试穿、减少线上购衣不确定性的人来说，它提供了一种既“看得见自己穿衣效果”又“能马上买到衣服”的新方式。未来若该模式成熟并扩展至更多国家与品类，它可能会对传统服装购物方式带来新的冲击。
