Google'dan Dijital soyunma kabini
Doppl, kullanıcının tüm vücut fotoğrafını referans alarak kişiye özel bir dijital model oluşturuyor. Bu model üzerinde kullanıcı, sosyal medyada denk geldiği bir kombin görselini ya da arkadaşının üzerinde beğendiği bir kıyafetin fotoğrafını yükleyerek o parçayı kendi üzerinde görselleştirebiliyor. Fotoğrafın kaynağı fark etmiyor; uygulama, seçilen giysiyi kişinin dijital silüeti üzerine entegre ederek bir “nasıl dururdu” önizlemesi sunuyor.
Görselle Yetinmeyenlere: Hareketli Stil Önizlemeleri
Uygulamanın fark yarattığı noktalardan biri, yalnızca sabit görsellerle değil, yapay zekâ tarafından üretilmiş kısa videolarla da kombinleri sunması. Bu sayede kullanıcılar, kıyafetin vücutta nasıl hareket ettiğine dair fikir edinebiliyor. Bu özellik, özellikle kumaşın düşüşü, kıyafetin yapısı ve formu gibi detaylarda önemli bir deneyim avantajı sağlıyor.
Tarzınızı Arşivleyin, Karar Vermeyi Kolaylaştırın
Doppl, sadece kıyafet denemeyi değil, tarz geliştirmeyi de teşvik ediyor. Denenen görünümler uygulama içinde kaydedilebiliyor; böylece kullanıcı kendi dijital gardırobunu oluşturabiliyor. Farklı kombinasyonlar arasında kıyaslama yapma imkânı sunulurken, aynı zamanda beğenilen tarzlar başkalarıyla da paylaşılabiliyor.
Google’ın Moda Teknolojisine Bakışı Değişiyor
Daha önce yalnızca farklı beden tiplerine sahip modeller üzerinde kıyafet sunumları yapan Google, Doppl ile kullanıcıyı merkeze alan bir adım atıyor. Bu uygulama, Google Shopping’deki sanal deneme özelliklerinin bir devamı gibi görünse de, kullanıcı deneyimini tamamen kişiselleştirilmiş bir zemine taşıyor. Böylece giyim alışverişi, dijitalde sadece bir beğenme aksiyonundan çıkıp, deneyimlenebilir bir sürece evriliyor.
Henüz Sınırlı Erişimde, Ancak Potansiyeli Büyük
Doppl şu an sadece ABD’de erişime açık ve deneysel bir Google Labs projesi olarak değerlendiriliyor. Google, uygulamanın gelişmeye açık olduğunu, kıyafetlerin dijital yansımasında zaman zaman doğruluk sorunları yaşanabileceğini belirtiyor. Bu sınırlı sürüm, gelecekte daha gelişmiş versiyonların temelini oluşturabilecek geri bildirimleri toplamayı amaçlıyor.
