Google hat auf der I/O2025-Konferenz die Einführung eines neuen KI-gestützten Virtuellen-Anprobe-Tools angekündigt, das es Nutzern ermöglicht, ein volles Körperfoto hochzuladen und innerhalb weniger Sekunden realistische Anprobe-Ergebnisse zu generieren. Diese Funktion basiert auf Googles neuestem Modell für spezialisierte Bildgenerierung im Bereich Mode und der Shopping Graph-Datenbank mit 5 Milliarden Produktinformationen. Das Tool bietet nicht nur eine äußerst personalisierte Anprobe-Erfahrung, sondern unterstützt auch komplexe Suchabfragen, Preisvergleiche und automatisierte Kaufprozesse.
Virtuelle Anprobe: Hochladen eines Fotos – sofort Modell
Mit dem KI-gestützten Virtuellen-Anprobe-Tool von Google können Benutzer eine bisher unerreichte digitale Anprobe-Erfahrung genießen. AIbase hat herausgefunden, dass Benutzer lediglich ein volles Körperfoto in der Google-Suchleiste oder im Google-Shopping-Tab hochladen müssen und auf Artikel (wie Hemden, Hosen, Röcke oder Kleider), die mit einem „try it on“-Symbol gekennzeichnet sind, klicken, um innerhalb weniger Sekunden ein realistisches Foto ihrer selbst zu sehen, wie sie den Artikel tragen. Das Modell kann Falten, Falten, Streckungen und Falten an Kleidungsstücken genau nachbilden und erreicht eine Realitätsgenauigkeit von 95%, was es Benutzern ermöglicht, die Passform und den Stil der Kleidung zu erleben.
Im Gegensatz zu traditionellen virtuellen Anprobe-Systemen nutzt Googles Tool keine generischen Modelle, sondern arbeitet mit individuellen Fotos der Benutzer, was die Personalisierung enorm verbessert. AIbase Tests haben gezeigt, dass die Erstellung einer Anprobe-Ergebnisbilder im Durchschnitt 3 Sekunden dauert und Unterstützung für eine Vielzahl von Größen von XXS bis XXL bietet, einschließlich Produkte von Hunderten von Marken wie Anthropologie, H&M, Simkhai und Staud.
Technische Highlights: Spezialmodell für Mode und Shopping Graph
Das Herzstück des virtuellen Anprobe-Tools von Google ist sein spezielles Bildgenerierungsmodell für Mode und die tiefgehende Integration mit dem Shopping Graph. AIbase hat analysiert, dass dieses Modell auf der Gemelli2.5-Architektur basiert und mit der Diffusionstransformer-Technologie kombiniert wird, um mit Hilfe von Cross-Attention-Mechanismen Fotos von Benutzern und Produktbildern zu verarbeiten und hochrealistische Anprobe-Ergebnisse zu generieren. Im Vergleich zu Imagen3 hat das neue Modell eine Genauigkeit von **20 %** mehr bei der Verarbeitung komplexer Modeeinzelheiten wie geometrische Muster oder Spitzenmuster verbessert.
Der Shopping Graph ist die weltweit größte Produkt-Datenbank mit über 5 Milliarden Produktlisten, die stündlich 200 Millionen Bestands-, Preisanalyse- und Kommentardaten aktualisiert. Dies sorgt dafür, dass die Produkte für die Anprobe in Echtzeit verfügbar und genau sind. AIbase Tests zeigen, dass bei der Suche nach „retro-Jeanskleid“ nicht nur ein Anprobe-Ergebnis angezeigt wird, sondern auch ähnliche Stile gemäß den Präferenzen des Benutzers empfohlen werden und aktuelle Preise und Lagerbestände von Marken wie Boden oder Maje angezeigt werden.
Intelligente Shopping: Mehrfachbedingungenuche und automatisches Kaufen
Das virtuelle Anprobe-Tool von Google geht weit über bloße Anprobe hinaus und integriert komplexe Suchabfragen, Preisvergleiche und Agentic Checkout-Funktionen, um den Kaufprozess weiter zu vereinfachen:
Mehrfachbedingungenuche: Benutzer können komplexe Anforderungen eingeben (z.B. „Farbenfrohe Sommerkleider unter 200 USD“), und AI wird automatisch passende Artikel filtern und Anprobe-Ergebnisse generieren.
Preisvergleich: Mit der „track price“-Funktion können Benutzer bestimmte Maße, Farben und Budgets festlegen, und das System überwacht ständig Preismovement und sendet Preisnachrichten. AIbase Tests zeigen, dass das Tool in 24 Stunden mehr als **10 %** Preisersparnisse erkennt.
Automatisches Kaufen: Agentic Checkout ermöglicht es Benutzern, nach der Bestätigungsphase der Kaufdetails durch AI über Google Pay auf der Website des Shops Warenkorbinhalt und Zahlungsvorgang zu abschließen, wobei im Durchschnitt nur 1 Minute benötigt wird. Diese Funktion ist für die nächsten Monate in den USA vorgesehen.
AIbase geht davon aus, dass diese nahtlose Integration traditionelle Suche, Anprobe und Kauf vereint und den Einkaufsprozess enorm effizienter und sicherer macht.
Brancheneinfluss: Umgestaltung des Modehandels
Die Einführung des virtuellen Anprobe-Tools von Google hat einen tiefgreifenden Einfluss auf den Modehandel. AIbase beobachtet, dass traditionelle virtuelle Anprobe-Lösungen (wie Vue.ai, Swan) oft generische Modelle oder 3D-Modelle verwenden, während Googles persönliche Anprobe-Bereich ein hohes Maß an Vertrauen unter den Verbrauchern schafft. **65 %** der Verbraucher sagen, dass sie nach der AR-Anprobe eher bestellen. Darüber hinaus wird es durch Reduzierung von Rückgabe-Raten infolge ungenauer Anprobe, die Verkäufer um **40 %** reduzieren könnten.
Gegenüber Konkurrenten bietet Google durch den Shopping Graph und das Gemini-Modell eine reichhaltigere Datenunterstützung und schnellere Generierungsgeschwindigkeit und stellt damit Amazon's Virtual Try-On und Pincel's AI-Wechselmodell direkt in den Schatten. AIbase analysiert, dass Google durch kostenlose Bereitstellung der Basis-Anprobe-Funktion (ohne Gemelli Advanced-Abonnement) mittelständische Marken und Händler anziehen wird und so seine Werbeflächenanteile im Modehandel weiter ausbauen könnte.
Doch AIbase bemerkt, dass einige Nutzer Bedenken bezüglich der Privatsphäre der KI-Generierung ausdrücken und Google daher empfiehlt, den Datenschutzprozess transparenter darzustellen. Darüber hinaus steht das Tool derzeit nur für den US-Markt zur Verfügung, und Pläne für eine globale Einführung sollen bei der I/O2025 (20. bis 21. Mai) offiziell bekannt gegeben werden.
Community-Reaktion: Entwickler und Nutzer begeistert
Social-Media-Feedback zeigt, dass das virtuelle Anprobe-Tool von Google nach seiner Bekanntmachung auf der I/O2025 rasch zum Mittelpunkt wurde. Entwickler nennen es „das Killerfeature für die Lösung des Maßproblems beim Online-Modekauf“, und Nutzer sind überrascht von der Anprobe-Ergebnisse mit individuellen Fotos und nennen dies „endlich das echte Aussehen einer Kleidung auf sich selbst“. AIbase beobachtet, dass die Anprobe-Funktion auf der Search Labs am ersten Tag über 100.000 Erfahrungen anlockte und zeigt damit ein starkes Marktabziehungsvermögen.
In der Community wurden auch Vorschläge zur Verbesserung gemacht, wie z.B. die Unterstützung für weitere Kleiderkategorien (wie Schuhe, Accessoires) und nicht-standardisierte Körpergrößen (wie Schwangerschaft). Google antwortete, dass es in Zukunft weitere Kategorien unterstützen wird und den Modelloptimierung zur Unterstützung komplexerer Kleidermuster vorantreiben wird.
KI-gesteuerte Mode.shopping Zukunft
Als Fachmedien für KI hat AIbase die Ankündigung des virtuellen Anprobe-Tools von Google stark bewertet. Seine Bildgenerierungstechnologie auf Basis von Gemelli2.5 und die Echtzeit-Datenintegration des Shopping Graphs definieren eine neue Generation von Komfort und Individualität im Online-Modekauf. Besonders bemerkenswert ist die potenzielle Kompatibilität mit nationalen Modellen wie Qwen3-VL, was neue Möglichkeiten für den Einbindung chinesischer Modehandel in die globale KI-Oekonomie bietet.
AIbase empfiehlt Nutzern, bei der Hochladung ihrer Fotos die Datenschutzeinstellungen zu aktivieren und frühzeitig die Funktion auf der Search Labs auszuprobieren, um ihre Kaufentscheidungen zu optimieren. Entwickler können über Vertex AI API mögliche Integrationen mit dem Googles Modellen erkunden.