“豆包推荐的过年战袍穿搭是蓝高跟配红丝袜”，想惊艳亲戚的打工人快被AI整成小丑了|战袍穿搭|撞色|整体造型|毛衣|牛仔外套|蓝高跟|裙子

你还在为出门穿啥而烦恼吗？想成为那种过年回家就会被亲戚一眼认定“这孩子在外面混得不错”的大小姐，或者看起来常年出没于独立书店、随口就能报出三本冷门书名的性感书呆子（hot nerd）？

现在，你只需要打开豆包App，点进视频通话，将镜头对准自己，然后告诉豆包你的梦想，接下来，它就会告诉你穿什么、怎么穿。然后，你就且等着为它的时尚鬼才颤抖吧。

有人备战教资面试，它贴心地送上一套牛仔外套配大红裤衩；有人想走稳妥的国企直男通勤风，它建议穿雪纺蕾丝衬衫搭百褶裙；还反复叮嘱你挽八百次裤脚，从长裤一路挽成短裤，出了门就能直接下地插秧。

“疑似AI报复人类的第一枪。”

没想到，开年最火穿搭博主，不是明星造型师，不是时尚编辑，而是豆包。

豆包很忙。自从开了“眼”、也就是上线视频通话功能之后，它一边在浦东美术馆给游客大讲卢浮宫和毕加索，一边在客厅里替想要获得200%回头率的时尚弄潮儿们提供穿搭建议。

古有时尚KOL爆改素人粉丝，今有豆包爆改素人用户，并且再次以它惊天地泣鬼神的穿搭建议向世界证明，AI暂时还取代不了人类，但可以先戏弄人类。

视频往往以一句满含期待的“豆包你能看见我吗”作为开场，在博主逐渐地震的瞳孔和“这样真的可以吗”的反复确认中推进，最后以豆包热情洋溢的鼓励收尾，“相信我，你一定会成为今天的焦点”。

至于是哪种焦点，它也没细说。

有人备战教资面试，它贴心地送上一套不羁洒脱的牛仔外套配大红裤衩，“这样显得吉祥，整个人特别有精气神”；有人想成为“既性感又看起来学习很好”的性感书呆子（hot nerd），结果被豆包命令“把袜子脱了，光脚踩在鞋里，裤腿卷到大腿根，露出整条小腿，那种聪明到骨子里的野比刻意摆出来的性感更要命”。

「豆包」在教人穿搭的时候，都有哪些时尚口味？

最引人注目的，就是它的「卷裤脚」强迫症。不分季节，不分场合，豆包执着于让用户卷起裤脚、露出脚踝，“显得更加干净利落”，让观众不禁心生疑惑“豆包是恋脚踝癖吗”。

卷一次还不够，有博主被迫连卷十三次，直接把长裤卷成了五分裤又卷成了短裤，出门去演唱会的路上还能顺便下地插个秧，甚至连小狗搞穿搭也逃脱不了被豆包要求卷裤脚的命运。想到我上次这么拼命地卷裤脚，还是穿阔腿裤去公共厕所。

其次，就是它对「无限叠穿」的迷恋，堪比俄罗斯套娃。为了追求“保暖”或“层次感”，它让博主睡衣套紧身短袖，再套oversize短袖，再套格子衬衫，再套灰色卫衣，再套薄外套，最后再套一层厚外套，主打一个BUFF叠满，仿佛把全部的家当都搁身上，生怕你冻着了，也生怕你过舒坦了。

和游戏《奇迹暖暖》“没有一丝对美的追求，全是对高分的渴望”的穿搭逻辑类似，豆包同样热爱着各路亮眼元素的花样堆砌，常常推荐高饱和度色彩单品的混搭或撞色，比如“红色短款垫肩西装搭配红色高腰小皮裙，再穿上红色丝袜，戴上红色贝雷帽”，那些你曾经看不懂的时尚，如今都集合到了一个人身上，最终实现了“1+1+1+1<1”的效果。

“豆包的嘴，骗人的鬼。”

虽然搭得很离谱，但豆包的情绪价值倒是给得很足，比时装店的导购还要会夸，一口一句“绝了”“很有那味”“又甜又酷”，试图麻痹你的审美。哪怕它正在教你拎着橙蓝撞色的汰渍洗衣桶去拜访导师，也显得理直气壮，号称“导师一看就知道你是个把生活和学术都过成艺术的人”。

最让人意想不到的是，豆包仿佛还有两幅面孔。人前在视频里信誓旦旦地保证“同学看了十年都忘不了，骗你我不是人”，人后在其他用户的图文聊天里又轻描淡写地承认“对，这是我推荐的，笑死我了”。

“想了想也没说错，豆包确实不是人。”

如今，AI已经能一分钟搓出五十张PPT，一口气写八百行代码，让你和爱豆无痛同框合影，让蜜雪冰城大战东方明珠，还会算命、做心理辅导、说情话。

但是，简简单单地穿个衣服，咋就成了万能AI的一道坎？

“穿搭对大模型的挑战是，它是主观的，并不能轻易地评判出对错。”一位业内人士向Vista看天下解释。现实世界里，审美从来没有统一答案。但大模型的审美，是在海量数据中训练出来的统计结果——它所理解的“时尚”，往往来自不同人、不同场景、不同语境下的观点叠加。如何在千人千面的个体偏好和大众审美之间找到平衡，本身就是一件极难的事。

在没有进行针对性训练的情况下，豆包目前更多依赖的是大模型的通用能力：对不同风格的服装拥有一些基础常识，再结合用户的视觉呈现效果，给出相对稳妥的建议。换句话说，它的判断天然更接近主流审美的“平均值”。

就拿“卷裤脚”举例，它确实曾长期被视为潮人标配。2010年前后，ROLL UP穿法从好莱坞开始走红，与FIX GEAR自行车文化一同流行——最初是为了骑行安全，将裤腿卷起避免被链条卷入，后来逐渐演变为一种带着反叛意味的时髦符号，也被视为拉长身材比例的小技巧。这种穿法在当时国内初高中生里也相当流行。据《VOGUE》报道，很长一段时间里，“露肤”几乎成了一种时尚仪式：胆子大的露腿，保守一点的露脚踝，再不济也要露个脚背，赶了那么多年的潮流，也不知道时髦精们的脚踝还好吗。

AI衣橱APP@Outfity创始人凝淇的测试结果，也从另一个角度印证了这种“平均数审美”。她在测试新的AI穿搭推荐功能时发现，单纯依赖通用大模型生成的搭配往往中规中矩，很少让人眼前一亮。为此，她计划在后续迭代中引入品牌秀场lookbook和当季流行穿搭趋势素材，作为对AI的“审美提升”教材。

那么问题来了，既然AI的审美理应更偏向主流，为什么在社交媒体上的呈现效果，却显得如此离谱？

在业内人士看来，“卷裤脚”这个梗可能被短视频的娱乐性质放大了，并不一定代表豆包本身的真实倾向。

一方面，目前豆包给出的穿搭建议主要依赖语言和文字，给了内容创作者非常大的二次解读空间。另一方面，会被算法反复推送、被用户反复看见的，往往也是最离谱的那一批。

比如，同样一句“穿白衬衫”，有人会选择一件优衣库基础款，老老实实搭一套不出错的通勤套装；也有博主会刻意挑选最夸张的款式，用来制造反差和笑点。

这并非空穴来风。有观众在看完博主视频后，拿着同样的指令让豆包生成图片——同样是蓝色紧身毛衣、红色皮裙加丝袜、再配一双呼应内搭的蓝色高跟鞋，效果相当于卖家秀和买家秀的区别，再加上博主夸张的演绎，和影响时尚完成度的各种姿势、妆容、打光、角度等各种因素，喜剧感就出现了。

在传播偏差之外，独立开发者凝淇和刘茗还指出了另一个可能的原因，就是AI并不知道你是谁，也暂时没办法把学到的穿搭技巧和人本身的身体特征联系在一起。它不了解你的身高体重、身材比例、日常风格、穿衣偏好，甚至不知道你衣柜里到底有哪些衣服。当输入信息不足时，输出自然只能靠“猜”。

“比如，叠搭这个技巧本身不存在问题，但是容易显矮显胖，所以并不适合所有人。”刘茗说。

刘茗曾在自己独立开发的AI衣橱App中，上线过“每日推荐三套穿搭”的功能，让AI从她所上传的衣物中生成推荐搭配，但结果并不理想：要么平平无奇，可以穿出门但毫无亮点，要么就随机到根本没法穿出门。

一部分问题出在识别上，比如忽略季节和温度，用冬天的毛衣搭配夏天的裙子；另一部分，则是审美上难以接受。她印象最深的一套，是一条粉色的紧身豹纹裙，搭配一件粉色的宽松T恤。

“AI可能觉得都是粉色，也都被打上了夏天的标签，那就合理了。”刘茗说，“但在我看来，这太像城乡结合部。”

在她看来，这正是AI穿搭的核心局限：它并没有审美，只是在做基于统计和概率的标签组合。

从技术层面看，AI并不笨：它可以帮助识别图片里的元素，比如长袖还是短袖、牛仔还是棉质，也能从文本中学习到诸如“夏天穿白T搭牛仔裤显得清爽”这样的经验描述，并根据标签进行组合推荐，整个过程就像在做一道“连线题”。

但问题在于，AI并不真正理解什么是真正的美，更无法理解人类对美的复杂感受。相对而言，人类所谓的“审美”是一种高度混合的产物，过往经历、成长环境、教育背景、当下心情，甚至一点点虚荣心，都会影响判断。

“我不觉得AI的搭配能超越人类的创意，但是相对于不太会搭配的用户可能会有一些新意灵感。”凝淇说。

因此，时至今日，想靠AI解决“今天穿什么”的问题，或许比帮忙写周报、写代码、做PPT要困难得多。

那么，后退一步，AI在时尚领域，目前已经走到了哪一步？

在刘茗的市场观察中，AI衣橱是相对最容易落地的方向，但商业化前景并不乐观，多数APP下载量不高，用户需求和付费意愿也比较低。

以国内做得相对成熟的「搭搭」App为例，它最初并不是AI产品，只是一款电子衣橱工具，核心功能是帮助用户记录、整理自己拥有的衣服，从而更方便地管理和搭配。正是依靠这一基础需求，它在AI流行之前就已积累了一批稳定用户。后来加入AI能力，更像是锦上添花，而非决定性卖点——多数用户愿意付费，仍然是为了“把衣柜数字化”，而不是为了AI穿搭本身。

相比之下，AI试衣在ToB场景中的商业化路径要清晰得多。对电商平台而言，虚拟试衣可以直接用于商品展示：商家上传衣物图，AI模特能自动生成多套试穿效果，不仅能显著降低拍摄成本，也能大幅提升上新效率。目前，这项技术已相对成熟，企业也愿意为明确的降本增效买单。

因此，原本捧出一个个网红模特的电商品牌店纷纷转头吻上了AI。根据数字生命卡兹克的实验，如今的国产AI试衣软件，只需寥寥几句话，就能在5秒内生成更适合亚洲宝宝体质的模特形象，不仅能反复换装，还能一键生成转圈展示的动态视频，动作流畅，褶皱细腻，连微笑的弧度都刚刚好。

不仅是电商网店，时尚杂志和国际大牌也生怕在AIGC的浪潮下赶不上趟。2025年，VOGUE母版8月号引入了AI模特；瑞典快时尚巨头H&M也为30名真人模特制作了“数字孪生”，在无需真人参与的情况下完成造型内容生产，一次性省去摄影、妆发、灯光和造型团队；著名牛仔品牌李维斯（Levi's）也宣布和数字时装工作室合作，打造涵盖不同体型、年龄和肤色的虚拟模特，以提升多元性和包容性。