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【滨崎步儿子生父】

基于这个想法♀⌒π,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♂。它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⊿↑△。

创业公司Vue.AI的系统通过分析服装的特征〇,学会了制作逼真的姿势、肤色和其它特征∴⌒。从服装的快照中┊π?,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◇!

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☆。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↑▽〇,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⊙〇↑。”

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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﹡▽♀!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♂,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▽π♀。有时穿在模特身上“仙气飘飘”的衣服♂,到了自己身上〇♂┊,一不小心就变成了“卖家秀”♀,有木有□∴□?

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□∵⌒,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◇。

SieveNet将服装图像传输到虚拟模型

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⊿⊿π,以及模型图像中的遮挡(例如∴,长发或交叉臂)◇。SieveNet中的专用模块可以在先前粗略转换的基础之上〇⌒,预测粗转换的级别和精细级别的校正♀♀,而另一个模块可以在人体模型上计算渲染图像和蒙版♂。

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小伙伴们∴☆,你们在网购衣服的时候有没有过类似的惨痛教训∴﹡?

确切地说π,SieveNet并不是第一个吃螃蟹的▽♀⌒。

Gucci推出AR应用程序∟□♂,让客户虚拟“试穿”Ace运动鞋系列

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⌒□♂。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♀⊙。

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比如这种↓或是这种↓不过不用担心∴,近日﹡◇∟,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♀⊿,从此再也不怕变成“卖家秀”啦~

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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◇♂。除此之外┊π♂,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⌒?⊙。

2019年◇⌒?,法国美妆巨头欧莱雅集团表示♀π,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♂⊙♂。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∴┊,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⌒。”

另外□◇,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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