Dieses Papier stellt Shape of You (SoY) vor, einen Ansatz zur Verbesserung der Genauigkeit der 3D-Körperform-Schätzung für visionbasierte Kleiderempfehlungssysteme. Obwohl bestehende Methoden die Schätzung von 3D-Posen erfolgreich durchgeführt haben, gibt es weiterhin ein Mangel an Arbeiten zur präzisen Form-Schätzung, insbesondere für vielfältige menschliche Körper. Um diese Lücke zu schließen, schlagen wir zwei Verlustfunktionen vor, die problemlos in parametrische 3D-Mensch-Rekonstruktionspipelines integriert werden können. Darüber hinaus schlagen wir eine Testzeit-Optimierungsroutine vor, die die Qualität weiter verbessert. Unsere Methode erreicht eine Verbesserung von 17,7 % im Vergleich zur neuesten SHAPY-Methode auf dem anspruchsvollen SSP-3D-Datensatz. Wir betrachten unsere Arbeit als einen Schritt hin zu einem genauer arbeitenden 3D-Form-Schätzungssystem, das verlässlich bei verschiedenen Körperbauarten funktioniert und vielversprechend für praktische Anwendungen in der Modeindustrie ist.