時尚電商界的「聖杯」一直都是完美的鏡像體驗。
雖然現今的 AI 高擬真靜態圖片已經是一個巨大的飛躍，但它們仍然缺乏讓購物者產生真正信心的關鍵要素：物理動態感（Physics）。
當我轉身時，布料會如何貼合？當我走動時，裙擺會如何飄動？當我移動時，光線如何在天鵝絨材質上變化？
就在本週（1 月 26 日），Decart AI 投下了一顆震撼彈，讓我們離這些問題的答案更近了一步。他們正式發布了 Lucy 2.0，這是一個「即時世界轉換模型（real-time world transformation model）」，將生成式影片技術從離線渲染推進到了即時互動的新紀元。
雖然演示影片展示的是遊戲玩家在 Twitch 直播中即時更換造型（Skins），或是將房間變身為賽博龐克城市，但這項技術對時尚零售業的影響是無庸置疑的。
Lucy 2.0 在 LinkedIn 上的演示：
Lucy 2.0 究竟是什麼？
Lucy 2.0 是一個生成式影片模型，它不僅僅是創造影片，而是即時「重塑」現實畫面。
利用標準的網路攝影機（Webcam）畫面，它能夠以 30 fps（每秒幀數） 的 1080p 解析度，即時更換服裝、改變背景或修改物理屬性。
傳統的 AR（擴增實境）通常是將僵硬的 3D 模型疊加在人像上（看起來往往像漂浮的貼圖），而 Lucy 2.0 不同，它使用的是純擴散技術（pure diffusion）。它透過像素級的預測來「理解」物理世界的運作。
- 它知道當你轉身時，拉鍊會如何分開布料。
- 它知道當你坐下時，裙子應該如何產生皺摺。
- 它在不需要深度圖、綠幕或 3D 網格的情況下就能做到這一切。
結果就是一面「魔鏡」，讓你可以看見自己穿著任何服裝自然活動的樣子，且延遲極低（低於 40ms）。
目前的障礙：運算成本（每秒 0.05 美元）
既然技術已經存在，為什麼現在沒有每一家 Shopify 商店都使用它？
答案在於價格。
運行像 Lucy 2.0 這樣的模型需要巨大的 GPU 算力（它是在使用 NVIDIA H100 和 Crusoe Cloud 基礎設施的大型叢集上訓練和展示的）。
根據 Decart 目前的即時影片編輯 API 定價：
- 成本： 約 每秒 0.05 美元。
讓我們為一個典型的電商購物場景算筆帳：
- 一個用戶花 3 分鐘（180 秒）「試穿」不同的衣服。
- 總成本：每位用戶 9.00 美元。
對於商家來說，這是不可持續的。在利潤微薄的時尚電商領域，你不可能僅僅為了讓客戶「看一眼」產品就支付 9 美元（約 280 台幣）。
未來展望：0.20 美元的目標
然而，在 AI 的世界裡，今天的「不可持續」往往意味著明天的「標準配備」。
我們已經見證了圖像生成成本的斷崖式下跌。影片生成將是下一個。隨著硬體技術的進步（例如專為 Transformer 設計的 Etched "Sohu" 晶片）以及模型效率的提升，那每秒 0.05 美元的成本將會迅速下降。
神奇數字：每次體驗 0.20 美元。
如果成本降至每次體驗約 0.20 美元（約 6 台幣），商業邏輯就完全不同了。
- 如果一次虛擬試穿體驗能將轉換率提高 2%，或者避免一次 15 美元的退貨運費，那麼支付 0.20 美元來提供這種體驗絕對是顯而易見的選擇。
##這對 Genlook 意味著什麼
在 Genlook，我們正密切關注這一發展趨勢。
目前，我們提供市場領先的靜態虛擬試穿體驗。它能即時且經濟實惠地生成高擬真的效果。這是 2026 年當下最正確的解決方案。
但我們已經看到了 2027 年的曙光。
我們相信在幾個月內，就會看到像 Lucy 2.0 這樣的模型的優化版或開源版本問世。一旦價格達到上述的可行門檻，我們將準備好將此功能直接整合到我們的 Shopify 應用程式中。
想像一下，你的顧客打開產品頁面，開啟網路攝影機，就能即時看到自己穿著最新款式的樣子——就像照鏡子一樣。
總結
Decart AI 的 Lucy 2.0 讓我們窺見了不久的將來。
- 技術面： 具備完美物理動態的即時影片生成（30fps）。
- 優點： 無需 3D 模型、即時滿足感、極高的互動率。
- 缺點： 目前對零售業來說太貴（每秒 0.05 美元）。
- 預測： 價格將會崩跌，到 2027 年這將成為高端時尚零售的標準配備。
各位商家，請做好準備。真正的魔鏡即將上線。
在即時視訊試穿變得經濟實惠之前，你仍然可以給顧客目前最佳的替代方案。免費試用 Genlook，讓你的顧客今天就能用自己的照片試穿衣服。