从相册、拍照到分享导入，把衣物从“知道自己有”变成“AI 能直接调用”。
穿
穿起来
AI wardrobe & styling companion
无需把一套套衣服穿上身，先看组合效果，再决定是否出门。
不是只有灵感墙，而是结合天气、场景、风格偏好给出当日可落地搭配。
核心能力
从整理衣橱，到生成方案，再到记录穿搭轨迹，“穿起来” 让整个穿衣决策链路被真正串起来。
衣
Smart Wardrobe
智能衣橱管理
拍照后自动识别衣物类别、颜色、品牌与常见属性，衣橱从“堆在相册里”变成结构化资产。
试
Virtual Try-On
AI 虚拟试穿
先用 AI 预览上身效果，再决定哪一套最适合今天的场景，减少反复换装的时间成本。
搭
Style Recommendation
场景驱动的智能搭配
通勤、约会、旅行、周末见朋友，不同场景下直接给出更贴近真实生活的搭配建议。
记
Record & Explore
穿搭记录与灵感发现
把你真正穿过、喜欢、保存过的方案沉淀下来，让 AI 越来越理解你的风格，而不是从零开始。
体验路径
页面不是只展示功能名，而是完整对应用户的真实动作路径：整理、选择、试穿、决定、记录。
01
拍照或导入衣物
把散落在相册、购物记录和聊天窗口里的单品，集中到一个数字衣橱里。
02
AI 自动整理标签
类别、颜色、品牌与基础风格信息被快速整理，后续推荐不再从空白开始。
03
按天气与场景生成搭配
出门场景和当天温度直接进入决策，让建议更接近日常生活，而不是纯展示型穿搭。
04
一键虚拟试穿
在真正换装前看组合效果，筛掉不合适的方案，把时间花在更接近答案的选择上。
05
保存和复用你的风格
每一次穿搭记录都会沉淀成下一次推荐的基础，让系统越来越像你的私人造型师。
daily styling board
浅米针织
深灰半裙
棕色短靴
卡其风衣
丝巾点缀
通勤托特包
建议不是孤立图片，而是由你的衣橱库存、常穿风格、最近天气和场景偏好共同生成。
适用场景
适合需要快速做穿衣决定的人，也适合希望把“多买少穿”变成“少买多穿”的用户。
Commute Ready
忙碌通勤日
早上时间有限，衣橱里明明有很多选择，却总是穿回熟悉的几套。让 AI 先给出当日最稳的答案。
Travel Packing
旅行与短途出差
提前规划不同天气和场景下的搭配组合，减少带太多衣服却依旧“不知道怎么穿”的问题。
Less Buy, More Wear
减少冲动消费
先看现有衣橱还能组合出多少套，再决定是否需要新增单品，穿搭效率会比盲目买买买更高。
Style Archive
沉淀你的个人风格
把真正适合你的搭配积累下来，久而久之形成一套可复用的风格档案，而不是每次重新猜。
隐私与 AI 使用说明
涉及 AI 试穿、试衣模特生成、图片整理与搭配推荐时，用户会先在 App 内看到说明并自主决定是否继续。
知
Before AI Starts
先告知，再处理
用户首次使用会向第三方 AI 服务发送图片或文本的功能前，应用内会先展示用途、发送内容、服务提供方与隐私政策入口。
选
User Choice
不同意则不发起
如果用户没有同意 AI 数据共享说明，相关 AI 功能不会发送图片或文本到第三方服务，也不会继续处理该次请求。
查
Privacy Policy
完整政策可直接查看
隐私政策页面已补充人像/人脸相关说明、第三方 AI 服务提供商、数据共享条件和保留策略，便于用户和审核团队核对。
你的下一套穿搭，不该从翻箱倒柜开始。
“穿起来” 想做的不是又一个灵感图工具，而是把你的衣橱、试穿、推荐和记录真正合成一个可日用的系统。
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