36氪持续关注早期互联网创业项目。本周，氪小三在36氪报道的众多的早期项目里，发现了三个有趣的早期项目：美发界的海底捞、AI版美图秀秀、远程智能定装。这些项目有什么与众不同之处？36氪
服务：通过系统的培训把服务标准化，让客人在每家店都能享受同样服务。客人可以线上预约下单（目前线%），每个客人会被登记年龄、性别、职业等，造型师根据这些特征和客人的喜好设计发型。所有门店都使用戴森吹风机，洗头装置从日本进口，能把硬水过滤成软水，避免头发。在客人剪发或造型时，店内提供免费咖啡、午餐，等待时间长了还可以换上拖鞋。
技术：东瀛造型针对白领、金领人群，风格定位是适合亚洲人的日常发型，休闲、柔和好打理。东瀛造型有自己的发型研发部门，每年会去学习，每半年推出一次新发型。对于在国外看到的，适合亚洲人的造型，他们也会在店里推广，比如前两年很受欢迎的梨花头。
每家店里有 15-20 个发型师，15 个助理,，以及五个专业烫染师。根据资历水平，东瀛造型把发型师分为普通、首席、总监、督导、顾问等多个等级，其中顾问多为外籍。
定价：剪发价格在 128-500 元之间，造型则在 780-2680 元之间，平均客单价是 300 元。
空间设计：每家店的空间设计可以各具特色。比如有复古上海风的店、日式和风的店，以及即将开业，充满未来科技感的店，店里还有引机器人，以及与资生堂合作的体验专区。这种对空间的重视，不禁让人联想到韩国眼镜品牌 Gentle Monster，以及饮品界所提倡的第三空间。的确，在零售、酒店、餐饮业空间设计都已被足够重视，服务业也可以利用空间做出自己的差异化体验。
目前有 18 家直营店，其中 17 家在上海，1 家在宁波。东瀛造型在拓店方面采取的是求稳策略，每家店盈利后才会开下一家。从下半年开始，东瀛造型会向、杭州等城市布局，未来可能会引入资本以加速扩张。
不办卡，不推销产品，回归服务本质，广州也有一家〈主题创造〉二年半现有3家店，在广州点评上听说不刷单也做到5星，老板说：五星服务与品质，三星收费，看来未来看谁真正做好用户体验，而不是只靠营销！
经常去，在南京苹果店八楼一家店，对面宏伊广场五楼一家店，服务非常好，除了文中说的还提供帮你掏耳屎捏肩按摩陪你聊天，不过一般去的时候都是要排队的，可以提前预约，店里的人也都是超级好的
不看好，其实剪头发最好的服务就是发型师别唠嗑，按照我的想法剪出我想要的发型然后我可以快点闪人回去！其他这些增值服务都是可有可无的。
女性是主要消费群体，女生头发很久才减一次，300块算不上特别贵，现在很多女孩去理发店随随便便护理系一下也差不多这个价格，最重要是服务和和周边街头理发店天差地别，没有洗剪吹没有各种嘈心的推销，看起来有够高端。
一直强调不推销办卡，实际上去理发的顾客十有会办卡。一般女士染发、造型，按目录价得1000，比如充1000打6折，2000打5折，充的越多，打折力度越大。你会办卡吗？办卡充值的钱又没有机构监管，拿这部分资金放个贷，投资个新店或别的项目都可以。
市场：据光大证券数据，2016年我国私人定装市场规模为1022亿元，预计2020年将达到2000亿元。随着消费升级和柔性供应链的发展，服装类私人订制将成为一大趋势。
传统的上门或到店测量：面对面接触可以进行深度营销，缺点是人工成本太高，受限于地理，难以规模化；
3D人体扫描仪，精度高，可以快速生体三维模型，缺点是用户需要或穿紧身衣测量，体验差。
AI Vega在线测量：MatchU 积累了亚欧美4000万人体净尺寸数据，用户仅需要填写身高体重、勾选4项身体特征，即可计算出2cm精度的人体净尺寸。目前已成功应用于自有衬衫定制业务，准确度已达到95%以上。该技术方案可以应用于对尺寸精度需求不高的品类，如衬衫大衣等。
智能测量衣：自主研发，精度可以达到5毫米。这款衣服嵌有柔性传感器 、MCU、蓝牙等模块，用户扫码使用微信小程序，通过蓝牙模块读取数据，上传云端进行计算解读， 并返回使用者的人体数据。这个方案可以满足高精度的人体测量，而且只需5s就能完成。创始人钱宝祥表示，批量成熟后，产品的成本可以控制在100元以内，未来应用到西装等高单价品类时，MatchU 可以免费寄给用户，让用户在家完成测量。
定价：有199、299、429元三款，共有76个SKU。MatchU 自主开发了一套从全流程信息化系统，打通了从消费者到工厂全流程信息化链条。用户下单后，下单系统自动生成标准订单至工厂，工厂根据用户个性化需求进行单件生产，平均7天内交货。
买过他们家的衬衫，简单操作就可以做到合体，确实很方便，面料加工也不错，就是品牌上还需要再提升提升。
算法原理：利用卷积神经网络（CNN）将图片的内容和风格进行分离和重新组合，构建一套模仿名画的算法，再根据用户上传图片的构图、颜色、光线、风格等多个维度去匹配合适的风格做组合。
Versa算法创新：在卷积网络的特征提取层和特征映射层中间加入了一个“基础概念域”。举个例子，机器要去识别一只猫，需要大量的图片训练提取出猫的特征（像素点的比对），这一般需要几万张。而我们人去识别猫的时候是通过大脑中的概念，比方说，4条腿、毛茸茸的、有胡须等特征。满足这些特征的物体，我们大脑就会告诉我们这是猫。Versa正是构建了一个基础概念域，引入了人的先验概念，大大降低深度学习所需的样本量以及算力。
与此同时，Versa在基础概念域的编码过程中，编码网络的训练只需相对较少的数据用于冷启动。之后所有的应用都能在此网络的基础上做增量学习。因此，该学习框架具备极强的迁移学习能力，容易泛化到各应用领域。
这类APP以前也用过几个了，说实话都不太像画，只能转转风景，人物就尴尬了。这个Versa的效果倒确实很像画，人物效果也挺好，进步不小啊。
这个算法厉害了，质的数据量差别，算法上的确秒杀prisma，想做的应该不可能只是风格迁移吧。
这种风格类图片ap感觉都是三分钟热度。美图秀秀长盛不衰其实就是解决最基本的需要。不过也说不准，说不定就火了呢。
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