Google Photos تضيف تجربة افتراضية لملابس خزانتك الخاصة
أضافت Google إلى «Google Photos» خزانة ملابس افتراضية: صوّر ملابسك من الخزانة، وسيعرض لك الذكاء الاصطناعي شكل أي إطلالة عليك. يراعي النموذج التوليدي القصّة والمقاس ولون القماش، ليقدّم نتيجة واقعية. وتقدّم الشركة الميزة بوصفها حلًّا لمشكلة «لا شيء أرتديه» المزمنة، وجزءًا من تحوّل واسع يشهده «Google Photos» من مخزن للصور إلى منصة ذكاء اصطناعي.
معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من 3DNews AI؛ بتحرير Hamidun News
أضافت Google إلى «Google Photos» ميزة خزانة الملابس الافتراضية، وبات التطبيق يتيح تجربة الملابس الخاصة بالمستخدم افتراضيًا دون ارتدائها فعليًا. وتقدّم الشركة الميزة بوصفها حلًّا لإحدى أكثر المشكلات اليومية شيوعًا.
كيف تعمل خزانة الملابس الافتراضية
تقوم الميزة على فكرة بسيطة. يبدأ المستخدم بتصوير قطع الملابس الموجودة في خزانته، مثل القمصان والفساتين والجينز والجاكيتات والتنانير والإكسسوارات. يتعرّف التطبيق تلقائيًا على كل قطعة ويضيفها إلى خزانة رقمية شخصية داخل «Google Photos». وهكذا يجري تدريجيًا تحويل كل ما في الخزانة إلى صيغة رقمية.
بعد ذلك تأتي الخطوة الأهم: تختار أي مجموعة من القطع وترى شكل الإطلالة عليك. ولا يكتفي الذكاء الاصطناعي التوليدي من Google بوضع صور فوق صورتك، بل يعالج كل قطعة بالتفصيل، فيراعي القصّة والمقاس وثنيات القماش وسلوك الخامة ولون القطعة تحت إضاءات مختلفة. ومن المفترض أن تبدو النتيجة واقعية، لا مجرد مونتاج واضح من عدة صور.
لماذا هذه الميزة ولمن؟
تفسّر Google ظهور الميزة ببساطة: تريد الشركة حلّ المشكلة الأزلية التي يقف فيها المرء أمام خزانة ممتلئة ويشعر مع ذلك بأنه «لا يجد ما يرتديه». يبدو ذلك مزحة، لكنه نمط سلوكي حقيقي؛ فكثيرون لا يستخدمون نصف ملابسهم لأنهم لا يستطيعون تخيّل شكلها معًا بسرعة. ومن المفترض أن تزيل التجربة الافتراضية هذا الحاجز.
فيما يلي عدة سيناريوهات محددة قد تفيد فيها الميزة:
- اختيار الصباح — تجربة عدة إطلالات خلال دقيقة بدل تجربة كل قطعة فعليًا
- الاستعداد لمناسبة — تنسيق الإطلالة وتقييمها مسبقًا دون إخراج كل شيء من الخزانة
- تجربة التنسيقات — اختبار توليفات لا تخطر على البال من تلقاء نفسها
- التخطيط لرحلة — إعداد خزانة مصغّرة من القطع المتوفرة قبل بدء حزم الحقائب
- التسوّق الواعي — معرفة ما ينقص الخزانة فعلًا، بدل شراء قطع لا تتناسب مع أي شيء
ما الذي تقوم عليه هذه التقنية
التجربة الافتراضية ليست جديدة تمامًا على Google. فقد اختبرت الشركة سابقًا تقنية مشابهة في اتجاه آخر: كان المستخدم يرفع صورته، ويختار قطعة في متجر إلكتروني، ويرى كيف ستبدو عليه. وكانت تلك محاولة لمساعدة تجار التجزئة على خفض نسبة المرتجعات. أما الآن فقد انقلب الاتجاه: لم تعد تجرّب ما تريد شراءه، بل ما تملكه بالفعل.
يتحوّل «Google Photos» منذ بضع سنوات بنشاط من مخزن سحابي سلبي للصور إلى منصة بميزات ذكاء اصطناعي فعّالة. ويضم التطبيق بالفعل بحثًا ذكيًا عن الأشياء والأماكن والوجوه، وأداة Magic Eraser لإزالة العناصر غير المرغوبة من الصور، وتحسينًا تلقائيًا لجودة الصور، وميزات الذكريات مع المونتاج التلقائي. وتنضم خزانة الملابس الافتراضية إلى هذه القائمة، لكنها تتميّز عنها: فللمرة الأولى لا تساعد الميزة في التعامل مع الصور بحد ذاتها، بل في قرارات حقيقية من الحياة اليومية.
تظهر الميزة في سياق اتجاه أوسع: فشركات التقنية الكبرى تدخل بنشاط مجال تقنيات الأزياء (fashion-tech). تختبر Amazon التجربة الافتراضية لسوقها الإلكتروني، وتقدّم شركات ناشئة حلولًا مماثلة للعلامات التجارية. وتسير Google في الاتجاه نفسه، لكن بفارق جوهري: التركيز ليس على شراء قطع جديدة، بل على الاستخدام الواعي لما هو موجود.
ماذا يعني ذلك
تتجه Google إلى ميدان مساعدات الذكاء الاصطناعي الشخصية للحياة اليومية، في وقت لا يزال المنافسون مركّزين فيه على أدوات العمل والإنتاجية. تبدو خزانة الملابس الافتراضية ميزة صغيرة، لكن وراءها استراتيجية واضحة: كلما زاد عدد الأنشطة اليومية المفيدة التي ينجزها المستخدم داخل منظومة Google، ازداد ارتباطه بالمنصة. وإذا نجحت التقنية في ترسيخ حضورها، فإن الخطوة المنطقية التالية تبدو دمجها مع Google Shopping: تقارن ما تملكه، وتجد ما ينقصك، وتشتريه مباشرة داخل التطبيق.
- 30 أكتوبر 2026Google: وكلاء الذكاء الاصطناعي مع Android CLI ينجزون مهام الواجهات أسرع بنسبة 77%
- 30 أكتوبر 2026Gemini 4 Carbon من Google تسجّل 88,2% في اختبار اكتشاف الثغرات، والوصول إليه مقيّد حتى الآن
- 29 أكتوبر 2026Google تفتح Android Studio أمام وكلاء ذكاء اصطناعي من جهات أخرى: Claude وCodex وأكثر من 40 وكيلًا آخر
- 29 أكتوبر 2026Google تكشف عن Gemini 4 Carbon: 88% في اكتشاف الثغرات والمركز الأول في التصنيف
أسئلة وأجوبة حول الخبر
لماذا هذه الميزة ولمن؟
تفسّر Google ظهور الميزة ببساطة: تريد الشركة حلّ المشكلة الأزلية التي يقف فيها المرء أمام خزانة ممتلئة ويشعر مع ذلك بأنه «لا يجد ما يرتديه». يبدو ذلك مزحة، لكنه نمط سلوكي حقيقي؛ فكثيرون لا يستخدمون نصف ملابسهم لأنهم لا يستطيعون تخيّل شكلها معًا بسرعة. ومن المفترض أن تزيل التجربة الافتراضية هذا الحاجز. فيما يلي عدة سيناريوهات محددة قد تفيد فيها الميزة: اختيار الصباح — تجربة عدة إطلالات خلال دقيقة بدل تجربة كل قطعة فعليًا الاستعداد لمناسبة — تنسيق الإطلالة وتقييمها مسبقًا دون إخراج كل شيء من الخزانة تجربة التنسيقات — اختبار توليفات لا تخطر على البال من تلقاء نفسها التخطيط لرح
ما أبرز التفاصيل حول كيف تعمل خزانة الملابس الافتراضية؟
تقوم الميزة على فكرة بسيطة. يبدأ المستخدم بتصوير قطع الملابس الموجودة في خزانته، مثل القمصان والفساتين والجينز والجاكيتات والتنانير والإكسسوارات. يتعرّف التطبيق تلقائيًا على كل قطعة ويضيفها إلى خزانة رقمية شخصية داخل «Google Photos». وهكذا يجري تدريجيًا تحويل كل ما في الخزانة إلى صيغة رقمية. بعد ذلك تأتي الخطوة الأهم: تختار أي مجموعة من القطع وترى شكل الإطلالة عليك. ولا يكتفي الذكاء الاصطناعي التوليدي من Google بوضع صور فوق صورتك، بل يعالج كل قطعة بالتفصيل، فيراعي القصّة والمقاس وثنيات القماش وسلوك الخامة ولون القطعة تحت إضاءات مختلفة. ومن المفترض أن تبدو النتيجة واقعية، لا
ما أبرز التفاصيل حول ما الذي تقوم عليه هذه التقنية؟
التجربة الافتراضية ليست جديدة تمامًا على Google. فقد اختبرت الشركة سابقًا تقنية مشابهة في اتجاه آخر: كان المستخدم يرفع صورته، ويختار قطعة في متجر إلكتروني، ويرى كيف ستبدو عليه. وكانت تلك محاولة لمساعدة تجار التجزئة على خفض نسبة المرتجعات. أما الآن فقد انقلب الاتجاه: لم تعد تجرّب ما تريد شراءه، بل ما تملكه بالفعل. يتحوّل «Google Photos» منذ بضع سنوات بنشاط من مخزن سحابي سلبي للصور إلى منصة بميزات ذكاء اصطناعي فعّالة. ويضم التطبيق بالفعل بحثًا ذكيًا عن الأشياء والأماكن والوجوه، وأداة Magic Eraser لإزالة العناصر غير المرغوبة من الصور، وتحسينًا تلقائيًا لجودة الصور، وميزات الذك
Test Frontier LLMs & Autonomous Agents in One Workspace
Run Claude Opus 5.5, GPT-6, Gemini 3.1, and DeepSeek side-by-side in Nomad AI (nomadnet.ai) — unified model routing, deep research, and multimodal workflows under one subscription.
أهم ما في عالم الذكاء الاصطناعي — مرة كل أسبوع
سبع قصص مهمة فعلاً هذا الأسبوع، مختارة بعناية. بلا ضجيج ولا بيانات صحفية.
تم! تحقق من بريدك للتأكيد.