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Virtuelle Anprobe: Google startet experimentelle App „Doppl“ in den USA

Doppl von Google
Foto: Google

Key takeaways

Google testet mit der App Doppl ein neues Tool zum virtuellen Anprobieren von Kleidung. Nutzer können beliebige Outfit-Fotos hochladen und mithilfe eines animierten Avatars sehen, wie ein Look an ihnen wirken würde. Die App ist vorerst nur in den USA verfügbar.

Lesezeit ca. 1 Minute

Google hat mit „Doppl“ eine neue App vorgestellt, die das virtuelle Anprobieren von Kleidung auf das nächste Level heben soll. Nutzer können mit Hilfe eines animierten, KI-generierten Avatars Kleidungsstücke ausprobieren – und zwar nicht nur aus Online-Shops, sondern auch von selbst geschossenen Fotos oder Screenshots aus sozialen Medien.

Doppl ist Teil der Google-Labs-Initiative und basiert laut Blogbeitrag auf den bereits im Mai vorgestellten Funktionen von Google Shopping. Schon dort konnten Nutzer Kleidungsstücke mithilfe eines eigenen Fotos digital anprobieren. Die neue App geht nun weiter: Sie erlaubt spontane Mode-Experimente, indem man beliebige Outfit-Fotos hochlädt – zum Beispiel von Freunden, aus Schaufenstern oder sozialen Netzwerken.

KI-Avatare mit Bewegung

Besonders auffällig ist die Video-Funktion, die in einem You Tube-Video gut dargestellt wird: Aus einem statischen Bild erzeugt Doppl ein animiertes Video, das das Kleidungsstück auf einem Avatar in Bewegung zeigt. Dadurch sollen Nutzer besser abschätzen können, wie sich ein Outfit am eigenen Körper anfühlen könnte – auch wenn Google darauf hinweist, dass Passform und Details nicht immer exakt getroffen werden.

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Vorerst nur in den USA verfügbar

Mit der App lassen sich zudem eigene Looks speichern und mit anderen teilen. Der Style-Editor richtet sich damit nicht nur an Online-Shopper, sondern auch an modeaffine Nutzer, die experimentieren oder Inspiration sammeln möchten. Aktuell ist Doppl nur in den USA für iOS und Android verfügbar.

Google bezeichnet Doppl ausdrücklich als experimentell. Rückmeldungen der Nutzer sollen in die Weiterentwicklung einfließen und dabei helfen, die Genauigkeit sowie Nutzererfahrung der App weiter zu verbessern.

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