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急上昇

Outfit Tracker for Clothing [Android]

「Outfit Tracker for Clothing」は、Vovapyが配信する生活/便利アプリです。

Outfit Tracker for Clothing

Outfit Tracker for Clothing

無料  Android対応 ライフスタイル 4.4

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Trend
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ファッションをジャーナル化するための人工知能。着用した衣服を追跡する-いつ着用するか

「Outfit Tracker for Clothing」は、Vovapyが配信する生活/便利アプリです。

ライフスタイル

このアプリの話題とニュース

  • 平均スコア4.0を超える満足度の高いアプリで利用者に好評です。(7/23)


  • 100人を超える、評価・クチコミ投稿者数となっています。(7/23)


  • 新バージョン1.22.0が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。(7/18)


最新更新情報

version1.22.0が、2024年7月18日(木)にリリース

Upgrade libraries
Fix bug with crop

使い方や遊び方

その恥ずかしいファッションの偽物の瞬間は決してありません...



...同じ衣装で現れたとき！



私はすでに彼らの前でこれを着ていましたか？先週の土曜日のパーティーには何を着ましたか？何を着たらよい？これらは、今夜のパーティーに何を着るかを決めるときにあなたが自分自身に尋ねる質問です。



クローゼットの中のすべての服の写真を撮ろうとして時間を無駄にしないでください。あなたがする必要があるのは、毎日写真を撮り、AIシステムにすべてを処理させることです。



アプリの機能
Outfit Trackerは、何を着ているのか、いつ着ているのか、どのイベントで、誰があなたを見たのかを追跡するのに役立つアプリです。同じ服装の同じ人の前に現れるという恥ずかしさに苦しむ必要はもうありません。あなたの服装は常にユニークになります。クローゼットのスペースを追跡し、服を見つけて服のピッカーとして機能する服飾デザイナーがいるようなものです。



カメラの統合
カメラから直接衣装を追加します。



フォトライブラリの統合
フォトライブラリから直接衣装を追加します。古い画像をインポートする必要がある場合は、日付を変更してください。



イベントのタグ付け
カスタムイベントで各衣装にタグを付けます。パーティー、誕生日、結婚式、記念日、会議、コスチュームパーティー、さらには仕事で着ていたものを追跡します。



連絡先の統合
衣装を見た人で各衣装にタグを付けます。



メモ
各衣装のメモを保管してください。



A.I。検索
あなたが服の全部または一部を着たときを見つけるために、人工的な知性を使用します。トップス、パンツ、スーツ、ジーンズ、ジャケット、帽子、ネクタイ、フロック、ドレス、その他のガーメットに合わせることができます。



あなたの服の日記
カレンダーで着用したすべての衣装の履歴を表示します。



忙しい日
1日に複数の衣装を追加します。



衣装を失うことはありません
クラウドに保存されているすべてのもの。



すべてのデバイス間
任意のデバイスから衣装の履歴を保存および表示する機能。サインインして、デバイスを切り替えることができます。



日記
あなたの服の毎日の写真を撮ります。

紹介ムービー＆プレイ動画

Sample of selecting an outfit and using artificial intelligence to find when you wore all or parts of an outfit.



Screen Preview

カスタマーレビュー・評価

4.4
5つ星
 
83
4つ星
 
6
3つ星
 
4
2つ星
 
1
1つ星
 
11

最新ストアランキングと月間ランキング推移

Outfit Tracker for ClothingのAndroidアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
6.0 以降
容量
23M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
あり
更新日
2024/07/18

インストール数
5,000～

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 
アクティブ率

 

 

 

※この結果はOutfit Tracker for Clothingのユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ（男女年代比率52%）

乗るしかない！このビックウェーブに！

※デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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