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【澳网王蔷淘汰小威】

研究人员断言☆,像SeiveNet这样的系统可以更容易地集成到现有的应用程序和网站中△π◇。他们写道♂┊,“虚拟试穿——在个性化环境中对时尚产品进行可视化——对于在线时装交易尤为重要△∴△,因为它弥补了缺乏直接在实体店购物体验的不足”♂⊿,“与基于图像虚拟试戴的当前最先进方法相比〇△┊,我们有了显著的改进♀♂。”

2019年∟♂⊙,法国美妆巨头欧莱雅集团表示♂,将通过旗下的增强现实(AR)和人工智能公司 ModiFace 向美国电商巨头Amazon(亚马逊)提供口红虚拟试色技术〇♀∟。亚马逊美容部门主管 Nicolas Le Bourgeois 说:“新增这项由人工智能支持的虚拟体验后┊π⊿,亚马逊客户就可以方便地试色成千上万的口红﹡,并保存在手机相册里与朋友分享∵⊙,不用再为买到不合适的色号而担心∴▽。”

据venturebeat报道↑﹡⌒,在过去十年中∟♀,让购物者虚拟地试穿化妆品、服装和配饰的平台大受欢迎┊☆,原因显而易见〇。根据银行公司Klarna的调查发现⊙△⌒,有29%的购物者喜欢在实际购买前先在线浏览商品♀?,而49%的消费者则对测量尺寸的解决方案感兴趣♀,这样他们就可以在购买之前确定某样商品是否合适⊙。

Gucci推出AR应用程序⌒〇,让客户虚拟“试穿”Ace运动鞋系列

基于这个想法◇⊙﹡,来自Adobe、印度理工学院和斯坦福大学的一组研究人员探索了他们所谓的“基于图像的虚拟试穿”技术⌒,这项技术名为SieveNet▽∵〇。它能够将一件衣服映射到虚拟物体上⊿〇□,从而保留一件衣服的特征(包括皱纹和褶皱)﹡♂,而不会引起纹理模糊或渗色↑┊▽。

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比如这种↓或是这种↓不过不用担心♀∵⊙,近日π♀⊿,Adobe上线一项AI虚拟试衣的黑科技♂,可以让你预览虚拟人体模型上的任何衣物〇∟△,从此再也不怕变成“卖家秀”啦~

SieveNet的示意图一篇详细介绍这项工作的论文的作者指出?◇△,几何翘曲需要考虑服装图像之间形状或姿势的变化◇△⊿,以及模型图像中的遮挡(例如∵⊿π,长发或交叉臂)♀〇□。SieveNet中的专用模块可以在先前粗略转换的基础之上♂┊﹡,预测粗转换的级别和精细级别的校正?﹡π,而另一个模块可以在人体模型上计算渲染图像和蒙版〇。

SieveNet将服装图像传输到虚拟模型

确切地说┊,SieveNet并不是第一个吃螃蟹的☆♂▽。

SieveNet的目的是拍摄衣服的图像和人体模型图像☆⊿♀,并在保留原始身体形状、姿势和其他细节的情况下⌒♂,生成穿着该衣服的模型的新图像∴。为了实现这一目的〇,它采用了多阶段技术∴♂,包括将服装变形以使其与人体模型的姿势和形状保持一致⊿♂,然后再将变形的纹理转移到模型上〇∟◇。

创业公司Vue.AI的系统通过分析服装的特征♂☆▽,学会了制作逼真的姿势、肤色和其它特征♀。从服装的快照中⊙┊,它可以生成各种尺寸的模型图像♂□⌒,比传统的照片拍摄速度快5倍┊□π!

现在大家都喜欢网购┊,便宜又方便◇,是懒人的不二选择↑↑。但是◇↑,网购有风险啊宝贝们π☆!因为无法像在实体店试穿那样清楚地判断衣服是否适合自己〇♂┊,网购只能依靠模特照片进行“脑补”⊙,这就非常考验你的身材和眼神了▽。有时穿在模特身上“仙气飘飘”的衣服π↑,到了自己身上∵▽,一不小心就变成了“卖家秀”〇?∴,有木有◇?

小伙伴们∵∟〇,你们在网购衣服的时候有没有过类似的惨痛教训♂∵〇?

在具有16GB RAM的PC上使用四张Nvidia 1080Ti图形卡进行的实验中∵♂,研究人员对SieveNet进行了数据集培训▽⊙∟,该数据集包含约19000张正面女性模特的图像和上衣产品图像?□▽。他们报告说△∵∵,在定性测试中♂♂,系统比基准更好地处理了遮挡、姿势变化、渗色、几何翘曲和整体质量保留〇☆♂。除此之外∴,它在定性指标上取得了最先进的结果∴∵▽,其中包括Fréchet起始距离(FID)π,它可以从目标分布和被评估系统(在本例中为SieveNet)中获取照片?◇?,并使用AI对象识别捕获重要特征并保留相似性的系统⊙↑?。

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另外⌒π,Gucci和耐克也都提供了让人们可以试穿鞋子的应用程序□。

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