“豆包推薦的過年戰(zhàn)袍穿搭是藍高跟配紅絲襪”，想驚艷親戚的打工人快被AI整成小丑了

你還在為出門穿啥而煩惱嗎？想成為那種過年回家就會被親戚一眼認定“這孩子在外面混得不錯”的大小姐，或者看起來常年出沒于獨立書店、隨口就能報出三本冷門書名的性感書呆子（hot nerd）？

現(xiàn)在，你只需要打開豆包App，點進視頻通話，將鏡頭對準自己，然后告訴豆包你的夢想，接下來，它就會告訴你穿什么、怎么穿。然后，你就且等著為它的時尚鬼才顫抖吧。

有人備戰(zhàn)教資面試，它貼心地送上一套牛仔外套配大紅褲衩；有人想走穩(wěn)妥的國企直男通勤風，它建議穿雪紡蕾絲襯衫搭百褶裙；還反復叮囑你挽八百次褲腳，從長褲一路挽成短褲，出了門就能直接下地插秧。

“疑似AI報復人類的第一槍。”

沒想到，開年最火穿搭博主，不是明星造型師，不是時尚編輯，而是豆包。

豆包很忙。自從開了“眼”、也就是上線視頻通話功能之后，它一邊在浦東美術館給游客大講盧浮宮和畢加索，一邊在客廳里替想要獲得200%回頭率的時尚弄潮兒們提供穿搭建議。

古有時尚KOL爆改素人粉絲，今有豆包爆改素人用戶，并且再次以它驚天地泣鬼神的穿搭建議向世界證明，AI暫時還取代不了人類，但可以先戲弄人類。

視頻往往以一句滿含期待的“豆包你能看見我嗎”作為開場，在博主逐漸地震的瞳孔和“這樣真的可以嗎”的反復確認中推進，最后以豆包熱情洋溢的鼓勵收尾，“相信我，你一定會成為今天的焦點”。

至于是哪種焦點，它也沒細說。

有人備戰(zhàn)教資面試，它貼心地送上一套不羈灑脫的牛仔外套配大紅褲衩，“這樣顯得吉祥，整個人特別有精氣神”；有人想成為“既性感又看起來學習很好”的性感書呆子（hot nerd），結果被豆包命令“把襪子脫了，光腳踩在鞋里，褲腿卷到大腿根，露出整條小腿，那種聰明到骨子里的野比刻意擺出來的性感更要命”。

「豆包」在教人穿搭的時候，都有哪些時尚口味？

最引人注目的，就是它的「卷褲腳」強迫癥。不分季節(jié)，不分場合，豆包執(zhí)著于讓用戶卷起褲腳、露出腳踝，“顯得更加干凈利落”，讓觀眾不禁心生疑惑“豆包是戀腳踝癖嗎”。

卷一次還不夠，有博主被迫連卷十三次，直接把長褲卷成了五分褲又卷成了短褲，出門去演唱會的路上還能順便下地插個秧，甚至連小狗搞穿搭也逃脫不了被豆包要求卷褲腳的命運。想到我上次這么拼命地卷褲腳，還是穿闊腿褲去公共廁所。

圖源：小紅書@大朱不是zu、@馮超超有話說

其次，就是它對「無限疊穿」的迷戀，堪比俄羅斯套娃。為了追求“保暖”或“層次感”，它讓博主睡衣套緊身短袖，再套oversize短袖，再套格子襯衫，再套灰色衛(wèi)衣，再套薄外套，最后再套一層厚外套，主打一個BUFF疊滿，仿佛把全部的家當都擱身上，生怕你凍著了，也生怕你過舒坦了。

和游戲《奇跡暖暖》“沒有一絲對美的追求，全是對高分的渴望”的穿搭邏輯類似，豆包同樣熱愛著各路亮眼元素的花樣堆砌，常常推薦高飽和度色彩單品的混搭或撞色，比如“紅色短款墊肩西裝搭配紅色高腰小皮裙，再穿上紅色絲襪，戴上紅色貝雷帽”，那些你曾經(jīng)看不懂的時尚，如今都集合到了一個人身上，最終實現(xiàn)了“1+1+1+1<1”的效果。

“豆包的嘴，騙人的鬼。”

雖然搭得很離譜，但豆包的情緒價值倒是給得很足，比時裝店的導購還要會夸，一口一句“絕了”“很有那味”“又甜又酷”，試圖麻痹你的審美。哪怕它正在教你拎著橙藍撞色的汰漬洗衣桶去拜訪導師，也顯得理直氣壯，號稱“導師一看就知道你是個把生活和學術都過成藝術的人”。

圖源：抖音@別跟我倆鬧了、小紅書@倫敦飯桶

最讓人意想不到的是，豆包仿佛還有兩幅面孔。人前在視頻里信誓旦旦地保證“同學看了十年都忘不了，騙你我不是人”，人后在其他用戶的圖文聊天里又輕描淡寫地承認“對，這是我推薦的，笑死我了”。

“想了想也沒說錯，豆包確實不是人。”

如今，AI已經(jīng)能一分鐘搓出五十張PPT，一口氣寫八百行代碼，讓你和愛豆無痛同框合影，讓蜜雪冰城大戰(zhàn)東方明珠，還會算命、做心理輔導、說情話。

但是，簡簡單單地穿個衣服，咋就成了萬能AI的一道坎？

“穿搭對大模型的挑戰(zhàn)是，它是主觀的，并不能輕易地評判出對錯。”一位業(yè)內(nèi)人士向Vista看天下解釋。現(xiàn)實世界里，審美從來沒有統(tǒng)一答案。但大模型的審美，是在海量數(shù)據(jù)中訓練出來的統(tǒng)計結果——它所理解的“時尚”，往往來自不同人、不同場景、不同語境下的觀點疊加。如何在千人千面的個體偏好和大眾審美之間找到平衡，本身就是一件極難的事。

在沒有進行針對性訓練的情況下，豆包目前更多依賴的是大模型的通用能力：對不同風格的服裝擁有一些基礎常識，再結合用戶的視覺呈現(xiàn)效果，給出相對穩(wěn)妥的建議。換句話說，它的判斷天然更接近主流審美的“平均值”。

就拿“卷褲腳”舉例，它確實曾長期被視為潮人標配。2010年前后，ROLL UP穿法從好萊塢開始走紅，與FIX GEAR自行車文化一同流行——最初是為了騎行安全，將褲腿卷起避免被鏈條卷入，后來逐漸演變?yōu)橐环N帶著反叛意味的時髦符號，也被視為拉長身材比例的小技巧。這種穿法在當時國內(nèi)初高中生里也相當流行。據(jù)《VOGUE》報道，很長一段時間里，“露膚”幾乎成了一種時尚儀式：膽子大的露腿，保守一點的露腳踝，再不濟也要露個腳背，趕了那么多年的潮流，也不知道時髦精們的腳踝還好嗎。

AI衣櫥APP@Outfity創(chuàng)始人凝淇的測試結果，也從另一個角度印證了這種“平均數(shù)審美”。她在測試新的AI穿搭推薦功能時發(fā)現(xiàn)，單純依賴通用大模型生成的搭配往往中規(guī)中矩，很少讓人眼前一亮。為此，她計劃在后續(xù)迭代中引入品牌秀場lookbook和當季流行穿搭趨勢素材，作為對AI的“審美提升”教材。

那么問題來了，既然AI的審美理應更偏向主流，為什么在社交媒體上的呈現(xiàn)效果，卻顯得如此離譜？

在業(yè)內(nèi)人士看來，“卷褲腳”這個梗可能被短視頻的娛樂性質(zhì)放大了，并不一定代表豆包本身的真實傾向。

一方面，目前豆包給出的穿搭建議主要依賴語言和文字，給了內(nèi)容創(chuàng)作者非常大的二次解讀空間。另一方面，會被算法反復推送、被用戶反復看見的，往往也是最離譜的那一批。

比如，同樣一句“穿白襯衫”，有人會選擇一件優(yōu)衣庫基礎款，老老實實搭一套不出錯的通勤套裝；也有博主會刻意挑選最夸張的款式，用來制造反差和笑點。

這并非空穴來風。有觀眾在看完博主視頻后，拿著同樣的指令讓豆包生成圖片——同樣是藍色緊身毛衣、紅色皮裙加絲襪、再配一雙呼應內(nèi)搭的藍色高跟鞋，效果相當于賣家秀和買家秀的區(qū)別，再加上博主夸張的演繹，和影響時尚完成度的各種姿勢、妝容、打光、角度等各種因素，喜劇感就出現(xiàn)了。

圖源：小紅書@可甜可咸、@暴躁濤哥

在傳播偏差之外，獨立開發(fā)者凝淇和劉茗還指出了另一個可能的原因，就是AI并不知道你是誰，也暫時沒辦法把學到的穿搭技巧和人本身的身體特征聯(lián)系在一起。它不了解你的身高體重、身材比例、日常風格、穿衣偏好，甚至不知道你衣柜里到底有哪些衣服。當輸入信息不足時，輸出自然只能靠“猜”。

“比如，疊搭這個技巧本身不存在問題，但是容易顯矮顯胖，所以并不適合所有人。”劉茗說。

劉茗曾在自己獨立開發(fā)的AI衣櫥App中，上線過“每日推薦三套穿搭”的功能，讓AI從她所上傳的衣物中生成推薦搭配，但結果并不理想：要么平平無奇，可以穿出門但毫無亮點，要么就隨機到根本沒法穿出門。

一部分問題出在識別上，比如忽略季節(jié)和溫度，用冬天的毛衣搭配夏天的裙子；另一部分，則是審美上難以接受。她印象最深的一套，是一條粉色的緊身豹紋裙，搭配一件粉色的寬松T恤。

“AI可能覺得都是粉色，也都被打上了夏天的標簽，那就合理了。”劉茗說，“但在我看來，這太像城鄉(xiāng)結合部。”

在她看來，這正是AI穿搭的核心局限：它并沒有審美，只是在做基于統(tǒng)計和概率的標簽組合。

從技術層面看，AI并不笨：它可以幫助識別圖片里的元素，比如長袖還是短袖、牛仔還是棉質(zhì)，也能從文本中學習到諸如“夏天穿白T搭牛仔褲顯得清爽”這樣的經(jīng)驗描述，并根據(jù)標簽進行組合推薦，整個過程就像在做一道“連線題”。

但問題在于，AI并不真正理解什么是真正的美，更無法理解人類對美的復雜感受。相對而言，人類所謂的“審美”是一種高度混合的產(chǎn)物，過往經(jīng)歷、成長環(huán)境、教育背景、當下心情，甚至一點點虛榮心，都會影響判斷。

“我不覺得AI的搭配能超越人類的創(chuàng)意，但是相對于不太會搭配的用戶可能會有一些新意靈感。”凝淇說。

因此，時至今日，想靠AI解決“今天穿什么”的問題，或許比幫忙寫周報、寫代碼、做PPT要困難得多。

那么，后退一步，AI在時尚領域，目前已經(jīng)走到了哪一步？

在劉茗的市場觀察中，AI衣櫥是相對最容易落地的方向，但商業(yè)化前景并不樂觀，多數(shù)APP下載量不高，用戶需求和付費意愿也比較低。

以國內(nèi)做得相對成熟的「搭搭」App為例，它最初并不是AI產(chǎn)品，只是一款電子衣櫥工具，核心功能是幫助用戶記錄、整理自己擁有的衣服，從而更方便地管理和搭配。正是依靠這一基礎需求，它在AI流行之前就已積累了一批穩(wěn)定用戶。后來加入AI能力，更像是錦上添花，而非決定性賣點——多數(shù)用戶愿意付費，仍然是為了“把衣柜數(shù)字化”，而不是為了AI穿搭本身。

相比之下，AI試衣在ToB場景中的商業(yè)化路徑要清晰得多。對電商平臺而言，虛擬試衣可以直接用于商品展示：商家上傳衣物圖，AI模特能自動生成多套試穿效果，不僅能顯著降低拍攝成本，也能大幅提升上新效率。目前，這項技術已相對成熟，企業(yè)也愿意為明確的降本增效買單。

因此，原本捧出一個個網(wǎng)紅模特的電商品牌店紛紛轉頭吻上了AI。根據(jù)數(shù)字生命卡茲克的實驗，如今的國產(chǎn)AI試衣軟件，只需寥寥幾句話，就能在5秒內(nèi)生成更適合亞洲寶寶體質(zhì)的模特形象，不僅能反復換裝，還能一鍵生成轉圈展示的動態(tài)視頻，動作流暢，褶皺細膩，連微笑的弧度都剛剛好。

不僅是電商網(wǎng)店，時尚雜志和國際大牌也生怕在AIGC的浪潮下趕不上趟。2025年，VOGUE母版8月號引入了AI模特；瑞典快時尚巨頭H&M也為30名真人模特制作了“數(shù)字孿生”，在無需真人參與的情況下完成造型內(nèi)容生產(chǎn)，一次性省去攝影、妝發(fā)、燈光和造型團隊；著名牛仔品牌李維斯（Levi's）也宣布和數(shù)字時裝工作室合作，打造涵蓋不同體型、年齡和膚色的虛擬模特，以提升多元性和包容性。

可以說，AI試衣在ToB端已經(jīng)開始賺錢，在ToC端仍在摸索。在電商巨頭阿里巴巴此前推出的AI試衣產(chǎn)品Lookie中，用戶只需上傳一張正面照，十幾分鐘內(nèi)就能生成個人數(shù)字分身。基于這個分身，一分鐘內(nèi)即可完成多種風格的試穿，甚至生成AI寫真——原價被炒到五百多的撕拉片，也能免費“拍”。

不過，即便數(shù)字分身已經(jīng)能較好還原五官和體型，AI在“實穿感”上仍存在硬傷。不同面料在不同身材上的動態(tài)效果——針織的彈性、絲綢的垂墜、走動時的褶皺變化——仍難以精準模擬，而這恰恰決定了一件衣服“到底適不適合我”。

于是，AI已經(jīng)能替你試遍全網(wǎng)的衣服，卻仍然無法替你做出最后的審美判斷。

它負責算概率、找風格、跑模型，而那個最關鍵的問題，還得靠你站在鏡子前捫心自問一句：

“這身，我敢穿出門嗎？”

參考資料：

1.BB姬，《有多少網(wǎng)友為了拯救自己的衣品，開始整起AI穿搭？》，2026.01

2.渤海早報，《卷起褲腿出發(fā)吧》，2010.05

3.Vista氫商業(yè)，《“差點被地鐵廣告里的AI童模嚇出心臟病”，鋪天蓋地的偽人圖一天能霸凌打工人800次》，2025.09

4.Vista看天下，《最懂“惡心穿搭”的大師出現(xiàn)了，最近找她指導的人全把自己丑笑了》，2026.01

5.VOGUE，《趕了這么多年的時髦，你的腳踝還好嗎？》，2016.11

6.極客公園，《豆包為什么要給 AI 助手「開眼」？》，2025.05

7.數(shù)字生命卡茲克，《可靈AI深夜悄悄上線AI模特，他們這是要革電商的命數(shù)字生命卡茲克》，2024.12

8.新智核，《獨家｜阿里上線AI試衣App“Lookie”，可生成個人數(shù)字形象》，2025.08

9.硬殼INK，《第一批讓AI幫自己搞穿搭的年輕人，已經(jīng)翻車了》，2026.01

編輯｜盧力麟

作者｜何愚

設計｜胖兔

封面圖源｜小紅書@可甜可咸、@暴躁濤哥