另外，好买衣还充分考虑到了C端用户的使用习惯，允许用户上传自己的正面头像，系统即可自动识别、定位和提取五官，通过三维重建合成技术将用户真实的五官重建至虚拟三维人脸模型上。用户还可以个性化定制自己喜欢的发型、发色、脸型、肤色。
不管是依靠图片建模，还是免尺测量，调校算法都是非常重要的工作。柴金祥告诉雷锋网新智造，从好买衣成立到推出现在的产品，花了两、三年的时间。2017年3月，天猫开启的新风尚活动中，好买衣提供的虚拟试衣也成了女装会场的最大亮点，“和天猫的合作，也意味着我们的效果获得了认可。”
专属时尚顾问：AI根据身材、相貌推荐合适的衣服
现在，在虚拟试衣之外，好买衣还决定做一件更加人工智能的事：做每个人的专属时尚顾问，即通过用户的身材和相貌，主动推荐合适的衣服。
和虚拟试衣一样，穿搭推荐涉及衣服和人两个方面，柴金祥表示对前者，好买衣使用了深度学习算法，经过大量由人工标注的数据训练后，现在，系统已经可以自动给建模好的衣服模型打上各种标签，如面料、款式、风格、细节等。这种做法可以顺利开展，得益于好买衣为衣服建模的标准化流程。建模后结构化的数据，可以直接用于优化深度学习算法。
人的因素则设计身材和相貌，虽然是一位纯粹的研究人员，柴金祥已经对衣服穿搭有了一套心得，“比如一个人下半身短一些，大腿比较粗，那穿A字裙就比较合适，它的腰线比较高，会显得腿比较长。穿搭实际上就是扬长避短。”
但是对机器算法来说，根据身材和相貌推荐衣服还有很大的难度，其中最大的困难在于，这些“知识”或者说经验，很少有系统的、成文的体系。
好买衣的优势是已经有了大量的身材和穿搭数据，在天猫app中，好买衣和大量TOP 50的女装品牌达成了合作，提供在线试衣服务。柴金祥说，目前，使用这个功能，主动输入身材数据并进行穿搭体验的用户，已经达到了480万。这对根据身材推荐衣服有很大的帮助。
人的脸型、相貌同样对穿搭有讲究，不过，这更是一个更难系统化的问题，好买衣计划的做法是和国内的顶级造型穿搭团队合作，将他们的经验变成行之有效的算法。
和虚拟试衣相比，时尚顾问还不够成熟，柴金祥给它打了60分，虽然还要比较长的路要走，但是可以想到，和真正的时尚顾问相比，AI顾问有着难以比拟的优势，“时尚顾问脑海里不可能有1万件服装推荐，我们的系统更powerful。”
在未来的市场策略上，好买衣也将从专注虚拟试衣转变为关注全渠道解决方案，一方面，为线上商店提供虚拟试衣服务；另一方面，和品牌方合作打造线下体验店，试衣镜将是一个很好的教育市场的产品，它还可以和手机配合，双屏互动，通过扫码的方式，既可以去线下商店直接购买线上试过的衣服，也可以在手机上继续获得试衣镜中的体验。
“线上虚拟试衣，可以帮助品牌方减少退货，并提高用户体验；线下线上联动，能够激活品牌用户的活跃度和会员数。”未来，好买衣还希望接入到服装产业链更深的层次，个性化定制、预售，甚至生产，都可以在虚拟试衣的帮助下变得更科学，“为什么衣服只有4个码？为什么不能做20个码，50个码？”
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