Adobe的AI可让您预览虚拟人体模型上的任何衣物

 
在过去十年中，可以让购物者实际试穿化妆品，服装和配饰的平台大受欢迎，并且很容易理解为什么。根据银行业公司Klarna进行的一项调查，有29%的购物者更喜欢在实际购买商品之前先在线浏览商品，而49%的消费者对进行测量的解决方案感兴趣，这样他们就可以确定商品是否适合购买。
因此，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”时装。这种名为SieveNet的服装能够将一件衣服映射到虚拟物体上，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。
SieveNet的目标是拍摄衣服的图像和人体模型图像，并生成保留了原始身体形状，姿势和其他细节的穿着该衣服的模型的新图像。为此，它采用了多阶段技术，其中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。
注意，翘曲变形是一篇详细介绍这项工作的论文的作者，需要考虑服装图像之间的形状或姿势变化，以及模型图像中的遮挡(例如，长发或双臂交叉)。 SieveNet中的专用模块可以在较早的粗转换之上预测粗转换和精细校正，而另一个模块可以在人体模型上计算渲染图像和蒙版。
在使用具有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19,000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，出血，几何翘曲和整体质量保留。他们还说，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)，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。
确实，SieveNet不是同类产品中的第一个。欧莱雅(L’Oréal)的ModiFace(最近出现在亚马逊的移动应用程序中)使客户可以在自己的实时照片和视频中测试不同色调的口红。 Vue.ai的AI系统掌握服装的特征，学会产生逼真的姿势，肤色和其他特征，生成各种尺寸的模型图像，其速度是传统照片拍摄速度的5倍。古奇(Gucci)和耐克(Nike)都提供允许人们虚拟试穿鞋子的应用程序。
但是研究人员断言，像SeiveNet这样的系统可以更轻松地集成到现有的应用程序和网站中。他们写道：“虚拟试穿-在个性化设置中可视化时装产品-对于在线时装交易尤为重要，因为它弥补了缺乏直接实体店购物体验的不足，”他们写道。 “与基于图像的虚拟试戴的当前最先进方法相比，我们显示出显着的……改进。”