GUESS | TryOn Studio AI
Nel fashion marketing contemporaneo, velocità di produzione e personalizzazione sono diventate fondamentali.
Sempre più brand stanno esplorando tecnologie di AI generativa e virtual try-on per creare contenuti visivi realistici senza i limiti della fotografia tradizionale. In questo scenario si inserisce il progetto sviluppato per Guess, che sfrutta la tecnologia TryOn per simulare digitalmente come un capo possa essere indossato da una modella generata tramite intelligenza artificiale.
Il risultato è una combinazione perfetta tra eleganza del brand, qualità visiva e innovazione tecnologica: grazie a questa collaborazione, Guess può generare contenuti digitali realistici in tempi record, ampliare la gamma di prodotti visibili online e offrire ai clienti un’esperienza di shopping immersiva e personalizzata. Con Loto al fianco del brand, il progetto non è solo una dimostrazione tecnologica, ma un vero e proprio esempio di leadership nel fashion digitale.

La piattaforma
La piattaforma TryOn sviluppata per Guess e realizzata con il supporto di Loto Studios permette di creare rapidamente contenuti per e-commerce e fashion marketing attraverso tecnologie di AI generativa, grazie anche ad un UI esplicativa e funzionale.
Il processo è semplice: si genera una modella AI, si carica il capo di abbigliamento, si seleziona il background, e la piattaforma produce automaticamente l’immagine finale con il capo indossato in modo realistico.
Un sistema pensato per rendere la produzione di digital fashion content più veloce, scalabile e coerente con l’identità visiva del brand.
- Generazione di modella digitale AI coerente con il brand
- Caricamento e adattamento del capo di abbigliamento
- Scelta del background e dell’ambientazione
- Produzione rapida di contenuti digitali per e-commerce e marketing
Workflow
1. Genera la tua modella/o o importa la tua foto.


2. Decidi quale outfit indosserà
3. Guarda l’anteprima e decidi come procedere

4. Dai vita alla tua collezione

Il processo creativo e tecnologico
Creazione modello digitale
Il punto di partenza è la creazione della modello/a digitale. Attraverso sistemi di generazione basati su intelligenza artificiale viene prodotta una figura coerente con il linguaggio visivo del brand: postura, proporzioni, direzione della luce e mood dell’immagine vengono controllati per ottenere un risultato utilizzabile in contesti di comunicazione fashion. Questa fase è fondamentale perché l’algoritmo deve poter analizzare la struttura del corpo e identificare elementi come articolazioni, orientamento della posa e prospettiva dell’inquadratura.


Lo studio del capo d’abbigliamento da parte dell’inteligenza artificiale
Parallelamente viene preparato il capo di abbigliamento che dovrà essere applicato alla modella. L’immagine del prodotto viene isolata e preprocessata in modo che il sistema possa riconoscere la struttura del garment. Durante questa fase l’intelligenza artificiale individua componenti come maniche, colletto, cintura o linea delle spalle, elementi indispensabili per comprendere come il tessuto dovrebbe comportarsi quando viene indossato.
Fase di fitting
Una volta acquisiti i due elementi principali, il sistema entra nella fase di elaborazione del virtual fitting.
Qui entrano in gioco algoritmi AI che combinano i dati del corpo con quelli del capo per ricostruire digitalmente il modo in cui l’indumento si adatta alla figura. Non si tratta quindi di una semplice applicazione grafica, ma di una vera simulazione visiva che ricrea deformazioni del tessuto, tensioni nelle aree di contatto e caduta naturale del materiale lungo il corpo.

La fase finale
L’ultima fase della pipeline riguarda la rifinitura e l’integrazione dell’immagine finale. Il sistema armonizza texture, illuminazione e color grading per garantire che il capo e il corpo appartengano alla stessa scena visiva. Il risultato è una visuale fotorealistica pronta per essere utilizzata in contenuti e-commerce, campagne digitali e comunicazione social.
Questo tipo di workflow consente ai brand di produrre contenuti con una velocità e una scalabilità difficilmente raggiungibili con la fotografia tradizionale. Una volta definita la modella digitale e la scena di base, è possibile applicare rapidamente numerosi capi diversi mantenendo coerenza estetica e qualità visiva.









Il virtual try-on dunque è una tecnologia che permette di applicare digitalmente un capo di abbigliamento su una persona o su un modello virtuale.
Attraverso generative AI, il sistema riesce a:
- riconoscere la struttura del corpo
- adattare il capo al movimento e alla posa
- simulare pieghe, tessuti e illuminazione
Per i brand moda questo significa poter produrre contenuti marketing in modo estremamente scalabile, mantenendo un alto livello di realismo visivo.
Perché scegliere Loto Studios
Loto Studios combina AI generativa, CGI e fashion visualization per creare contenuti digitali realistici e scalabili. Grazie a una pipeline ottimizzata, il team trasforma modelli AI e capi di abbigliamento in immagini fotorealistiche, pronte per e‑commerce, social e campagne marketing. Questo approccio garantisce alta qualità visiva, rapidità di produzione e coerenza con l’identità del brand, rendendo lo studio il partner ideale per brand fashion globali come Guess.
Il progetto sviluppato insieme a Guess dimostra come AI, virtual try-on e digital fashion stiano ridefinendo il modo in cui i brand creano contenuti e comunicano online.
Per scoprire come Loto Studios può trasformare le tecnologie di AI visualization e digital fashion in strumenti concreti per marketing ed e-commerce, visita il nostro sito e scopri i nostri progetti.
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