Style Capture

收藏了，然后呢

刷短视频看到好看的穿搭，顺手收藏是很自然的动作。问题出在收藏之后。我们产品内嵌在抖音小程序生态里，面对的是三个同时存在的痛点：看到一件衣服的时候，不知道自己衣柜里有没有同风格的；不知道这件衣服能不能和已有的衣服搭到一起；收藏了，却很少真的去买。

Style Capture 把收藏的搭配和已有的衣服放到同一个数字衣橱里。用户保存一件单品或一套穿搭以后，可以和衣橱里的衣服搭配、预览真人试穿效果，觉得合适就在小程序内一键跳转购买链接。再往前走一步，衣橱里沉淀出的多套穿搭会形成个人风格标签和素材库，这些数据可以用来向用户推荐更精准的视频和商品，反哺抖音商城。

我从初赛起参与 idea 和流程讨论，负责整体视觉、UI/UX、完整 H5 前端以及前后端合并。界面我做了像素风格的衣橱作为浏览入口，点进详情时切换到真实单品图和试穿结果。

让 AI 跑在用户前面

产品体验上最大的挑战，是调用生图模型需要很长的等待时间，而用户不该感知到这段等待。我们在产品设计上做了三件事来消化这个问题。

第一件是异步处理和前置生成。用户上传一张参考图以后，后台有两个 skill 要同时跑：一个生成这件衣服的像素化封面，另一个从背景中抠出干净的单品图。流程上，我们先保存用户圈中的内容，让他可以继续浏览，后台再跑分析。更关键的是试穿这一步：传统的做法是用户点进去看试穿效果，然后停在原地等一段不知道多长的加载。我们的做法是，用户登录时提供一张真人照片作为底板，每当用户保存新单品，后台就已经用这张底板提前生成试穿效果图了。等用户真的想看试穿的时候，结果可能已经在那里了。

第二件是试穿的比例约束。AI 图生图的默认结果，不管什么款式大小都会强行贴合人体，穿上去像画上去的。我们在 skill 上加了约束：根据人物原本的身体比例，严格限制生成后的衣服和人体的尺寸关系，确保结果看起来合身，真正能当试穿参考用。

第三件是服务降级。如果 AI 处理不顺畅，我们有一套脚本直接抠图，生成效果稍差但速度快的单品图作为兜底，同时也作为像素封面生成过程中的备选方案。用户看到的始终是已经处理好的结果，区别只在精度。

我在前端把这些状态分别显示出来：刚保存的衣服可能还在识别，整套穿搭可能只拆出了一部分，有的任务会失败。用户知道内容收到了没有、处理到了哪一步、哪些还需要重试。

改到全国赛

初赛结束后，我去重庆待了三天。出去玩之前，在酒店给 Claude Code 或 Codex 安排任务；回来以后，检查改动，整合前端页面，合 PR。那几天做的事情后来写进了重庆随记：前端要继续整合，后端还有 bug，几个人分别完成的代码要放到一起才能跑起来。

Style Capture 就这样从初赛继续改到了全国赛，团队最终获得赛道 4 全国三等奖。

作品与记录

Style Capture 的数字衣橱与搭配页面。