Doppl من جوجل: قس ملابسك افتراضيًا قبل الشراء!

كشفت شركة جوجل، عبر منصتها التجريبية Google Labs، عن تطبيق جديد ثوري يحمل اسم Doppl، يهدف إلى إعادة تعريف تجربة شراء الملابس عبر الإنترنت، من خلال دمج الذكاء الاصطناعي مع المحاكاة المرئية المتقدمة. ويعتمد التطبيق على إنشاء نموذج رقمي متحرّك للمستخدم، يمكّنه من تجربة الأزياء افتراضيًا بشكل ديناميكي وواقعي، دون الحاجة لمغادرة المنزل.

هذه الخطوة الجديدة تأتي استكمالًا لرؤية جوجل الطموحة التي عرضتها خلال مؤتمر Google I/O للمطورين هذا العام، والتي أعلنت فيها عن توجّه قوي نحو دمج أدوات “التسوّق الذكي” بخوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتقديم تجارب شخصية، تفاعلية، وغامرة للمستخدمين.

 كيف يعمل تطبيق Doppl؟

على عكس أدوات التجربة الافتراضية التقليدية التي تعتمد على صورة ثابتة أو نموذج ثلاثي الأبعاد عام، يقدّم Doppl تجربة مخصصة بالكامل. حيث يمكن للمستخدم:

• تحميل صورة شخصية كاملة للجسم.
  
• أو استخدام لقطة شاشة من مصدر خارجي مثل إنستغرام أو مواقع الموضة.
  
• ثم يقوم التطبيق بتحويل هذه الصورة إلى فيديو توليدي يظهر النموذج وهو يتحرك بالزيّ المطلوب.
  

النتيجة؟ عرض مرئي حيّ يُظهر كيف يتحرك القماش، كيف يتفاعل مع الجسم، ويمنح انطباعًا دقيقًا وإن كان تجريبيًا عن الشكل والمظهر العام للملابس.

كما تتيح المنصة للمستخدم مشاركة المقطع مع الأصدقاء عبر وسائل التواصل أو التطبيقات المختلفة، للحصول على آرائهم قبل اتخاذ قرار الشراء، وهو ما يعزز من الطابع الاجتماعي لتجربة التسوق الرقمية.

ما يميز Doppl حقًا ليس فقط الواجهة البصرية الأنيقة، بل خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي يعتمد عليها في:

• تحليل هيكل الجسم من الصور.
  
• تقدير المقاسات والتناسب مع الموديلات.
  
• محاكاة حركة القماش بناءً على بنية الجسم الافتراضية.
  
• تقديم تجربة قريبة من الواقع في غضون ثوانٍ.
  

ويأتي هذا بعد إطلاق Google لتقنية “التجربة الافتراضية” في Google Shopping، والتي سمحت بتجربة أكثر من 40 مليار قطعة ملابس افتراضيًا باستخدام صورة ثابتة. Doppl يُعدّ النسخة التفاعلية المحسّنة من تلك التقنية، ويهدف إلى سد الفجوة بين التسوق التقليدي والتسوق الإلكتروني.

 إصدار تجريبي بحدود… ولكن بإمكانيات واعدة

رغم الإمكانيات المبهرة التي يقدمها Doppl، إلا أن التطبيق ما زال في مرحلة تجريبية محدودة. فهو متاح حاليًا فقط لمستخدمي الهواتف الذكية في الولايات المتحدة على منصتي Android وiOS، ويتطلب صورة كاملة للجسم (شرط أن تكون ملابس لائقة وليست فاضحة).

كما أشارت جوجل في بيانها إلى أن النتائج قد لا تكون دقيقة بنسبة 100% في ما يخص التفاصيل الدقيقة، والقياسات الدقيقة، وسُمك الأقمشة أو نوعها الحقيقي، إلا أن الهدف الرئيسي هو تقديم تصور أولي للمستخدم يساعده في اتخاذ قرار الشراء.

 ما الذي يميز Doppl عن غيره؟

بينما بدأت العديد من الشركات الأخرى، مثل أمازون، وشركات الموضة الكبرى، بتقديم أدوات “التجربة الافتراضية”، إلا أن Doppl يتميز بالآتي:

• التركيز على التفاعل الحركي مع الزيّ، وليس فقط التجربة الثابتة.
  
• دعم صور من خارج التطبيق، مما يفتح الباب أمام تجربة أزياء من أي مصدر.
  
• إمكانيات المشاركة الاجتماعية، ما يضفي طابعًا تفاعليًا ومرنًا على تجربة التسوق.
  
• دمج سلس مع أدوات Google Shopping لتجربة تسوّق متكاملة.
  

 تساؤلات حول الخصوصية والتوسّع العالمي

مع ازدياد الاعتماد على الذكاء الاصطناعي، تُطرح دائمًا تساؤلات تتعلّق بـ الخصوصية وأمن البيانات الشخصية. ورغم عدم ورود تفاصيل تقنية دقيقة من جوجل حول كيفية تخزين الصور أو استخدام البيانات، إلا أنه من المتوقع أن تخضع البيانات لإجراءات حماية مشددة، خاصة في ظل تزايد التدقيق في ممارسات شركات التكنولوجيا الكبرى.

أما على صعيد الانتشار، فلم توضح جوجل بعد ما إذا كانت تنوي توسيع نطاق التطبيق إلى دول أخرى قريبًا، إلا أن تجربة السوق الأمريكي غالبًا ما تكون مؤشرًا أوليًا قبل إطلاق عالمي.

في ظل تطور نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، من المتوقع أن تُحدث أدوات مثل Doppl تحولًا جوهريًا في قطاع التجارة الإلكترونية للأزياء، خصوصًا مع توجّه المستهلكين نحو التسوق عبر الإنترنت، وقلّة رغبة كثيرين في تجربة الملابس داخل المتاجر.

كما قد تلعب هذه التقنية دورًا في تقليل نسب المرتجعات، التي تُعد من أكبر تحديات متاجر الأزياء الإلكترونية، حيث يشتري المستخدم قطعة لكنها لا تناسبه عند الاستلام. مع Doppl، يصبح من الممكن معرفة الشكل المتوقع بدقة أكبر، مما يوفر وقتًا وتكلفة للمستهلك والمتجر على حد سواء.