AI 分析
痛点：网购服装只能看模特照、无法预判自己上身效果，导致退货、衣柜大量闲置衣服和每天穿搭决策困难。
目标用户：频繁网购服装的消费者，以及希望降低退货率和提升转化率的服装电商/品牌。
证据：It arrived, I put it on, and it was just... wrong. Not the size, the shape. It hung differently on me than it did on the six-foot guy in the photo... It hung in my closet for two years. / You're doing math in your head about how something will drape on a different body, and you're mostly guessing.
变现：C端：虚拟试穿/穿搭推荐订阅制（月费或按次生成）；B端：给服装电商提供降低退货率的虚拟试穿API/SDK按调用量或年费收费；联盟带货（试穿后跳转购买返佣）。
MVP：用 Replicate/Fashn 等现成虚拟试穿 API + 一张用户全身照，先做单张照片→单件衣服试穿的最简流程，配一个'我的衣柜'相册和每日穿搭推荐，2周内可上线验证留存，不自己训练模型。
竞品：Google Doppl、Amazon Virtual Try-On、Zalando virtual fitting、Vue.ai、Revery.ai、Fashn.ai
摘要：一位独立开发者在 r/SideProject 发布虚拟试穿 App「Lapel」，用用户真实全身照把衣服'穿'在身上，源于自己买错外套闲置两年的经历，痛点真实且普遍（网购退货、衣柜闲置、晨间搭配困难）。但原帖只是产品发布演示，没有任何付费意愿原话或收入数据，且 AI 虚拟试穿赛道已被 Google、Amazon、Zalando 及多家初创占据，竞争空间小、独立开发者差异化难度高。