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36氪 05-19

用 AI 生成服装模特,「ZMO.ai」获 800 万美元 A 轮融资

据外媒TechCrunch报道,美国 AI 初创「ZMO.ai」(下称 ZMO)获 800 万美元 A 轮融资,由高瓴资本领投,GGV 和 GSR Venturesg 跟投。

即使 AI 算法已经可以实现和真人一样说话、行动,寻找合适且可持续的商业落地场景依旧是很多 AI 公司所面对的问题。

时尚电商中花样百出、迭代极快的服装模特,则是 ZMO 选择切入的第一个场景。随着 Shein 等一批时尚电商崛起,传统服装制造周期从两三个月缩短到几天,而极速扩张的 SKU 也带来了照片拍摄的压力。

ZMO.ai 官网

电商领域中,特别是服饰方面,照片是否吸引人很大程度上决定了用户会不会购买,但快速的运转周期也决定了商家在短期内上新大量产品,如果每个单品都需要经历 " 构图 - 拍摄 - 修图 " 等一系列操作,必然会提高营销成本。

ZMO 则基于生成对抗网络(GAN)创造一款自定义模特的软件,商家可以通过简单地设置面部、身高、肤色、身材等参数创建服装模特。

在实际操作上,分为四步:1)从预设模特中选择合适原型或上传自己的模特肖像;2)调整模型的背景、面部表情;3)上传产品多角度照片;4)生成结果。

上传产品图片以适配模特

ZMO 联合创始人 Roger Yin 表示,平均来说,一家电商公司约 3-5%GMV 将会用于拍摄照片,款式更新越快,拍摄成本也会上升。ZMO 目标则是将拍摄成本降低至 GMV 的 1%,目前也正与 Shein 商谈合作。

除了降低拍摄成本,AI 模特也可以用于前期调研、进一步缩短生产环节。ZMO 创始人 Ella Zhang 表示,商家可以通过虚拟模特的试穿测试不同人群更适合的服装版型、颜色,也可以发布虚拟模特的试穿照片,收到订单后再开始制作,减轻库存压力。

未来,ZMO 还计划应该 GPT3 算法,学习人类的语言习惯,为 AI 模特创建语音功能,便于商家快速便捷地制作短视频,在 TikTok 等平台推广产品。

目前,ZMO 拥有约 30 名员工,在中国、美国和加拿大设有办公室。80% 的客户来自中国,包括 Shein、Chicv 以及 100 多个中小型客户。

ZMO 创始团队基本都是拥有长期工作、学习经历的中国留学生。创始人兼 CEO Ella Zhang 拥有 UCLA 的电气工程硕士学位,曾供职于 Apple 和 Google;联合创始人 Han 专攻图像生成算法,论文多次发表于计算机视觉顶会,曾供职于腾讯、商汤;联合创始人 Roger Yin 拥有 UBC 计算机工程学位,曾供职于 Grownio 和 evernote,负责销售和营销;算法负责人 Liqian Ma 拥有北京大学硕士学位、鲁汶大学博士学位,论文多次发表于 CVPR、ECCV、ICLR 和 Neurips 等人工智能领域顶会。

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