Google Photos即将加入一项名为Wardrobe的新功能：系统会扫描用户相册，从旧照片中识别曾穿过的衣物，并按上衣、下装、裙子、连衣裙、鞋子等类别整理成可交互的数字衣橱。首批支持设备将是部分Android机型，正式版预计在2026��夏天前推出，iOS版本随后上线。
相册里的旧穿搭被整理成数字衣橱
按照Google的官方说明，Wardrobe会主动处理用户过往拍摄的照片，从中识别衣物并完成分类。相册的用途也随之变化，不再只是存放回忆的图片库，还会变成一套可以调用的服装资料库。用户可以在这个衣橱里查看自己已有的单品，并组合不同穿搭。
这项功能对应的不是购物场景，而是日常衣物管理。和传统相册功能相比，它多了一层结构化整理；和普通试衣工具相比，它处理的是用户已经拥有的衣服，而不是准备下单的新商品。
Nano Banana负责识别、化身生成和试穿渲染
Wardrobe的核心模型是Nano Banana。它的任务包括识别照片中的衣物、生成用户的数字化身，并将选定服装渲染到化身上，完成虚拟试穿。Google说明得很清楚，这个模型负责的是识别与渲染，不负责给出“今天该穿什么”的建议。它是工具，本身不承担造型推荐功能。
整个流程会在设备端执行。用户不需要额外上传资料，系统直接基于���有相册完成处理。喜欢的搭配可以保存为moodboard，也能分享给其他人。
和2025年的AI试穿功能不是同一条路线
Google在2025年曾把AI试穿能力加入Search，当时的使用方式更接近购物辅助：用户搜索某件商品后，可以先看自己“穿上”是什么效果，再决定是否购买。那套逻辑围绕消费决策展开。
Wardrobe则换了入口。它关注的不是待购买商品，而是用户衣柜里已经存在的衣物。应用重点也从“帮你买”转向“帮你整理和重组已有穿搭”。这使得Google Photos在AI能力接入后，承担了比图像管理更具体的个人生活组织功能。
先登陆Android，隐私边界仍未说清
报道提到，部分Android设备如Motorola Razr已经在测试这项功能，正式版预计于2026年夏天前推出，iOS支持会在之后跟进。
Google近年持续把AI能力嵌入旗下消费者产品，包括Gmail、Docs、Maps、Search，以及Google Photos现有的Magic Eraser和Photo Unblur。Wardrobe延续了这条产品路线，只是这次涉及的是更���密的数据：用户多年来的穿着记录。
目前Google并未在公告中说明，Wardrobe生成的数字衣橱数据是否会影响广告定向，也没有说明这些数据是否会被用于模型训练。功能已经明确，数据用途边界还没有公开答案。