Adobe上线AI虚拟试衣 再也不怕变成卖家秀啦-新闻女郎之恋上快感

                                                        2020年02月28日 16:26 来源:新闻女郎之恋上快感 编辑:重庆时时采开奖结果

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                                                        【口罩厂商取消休假】

                                                        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☆。

                                                        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∟〇□,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♂,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↑。

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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〇∴▽?

                                                        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♀〇。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﹡∴⌒!

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                                                        Gucci推出AR应用程序⊿⊙⌒,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﹡。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⊿☆。

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                                                        比如这种↓或是这种↓不过不用担心♂□〇,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~

                                                        确切地说﹡π⌒,SieveNet并不是第一个吃螃蟹的﹡﹡♀。

                                                        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♀﹡。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∵。”

                                                        SieveNet的目的是拍摄衣服的图像和人体模型图像◇π,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⊿△。

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                                                        现在大家都喜欢网购〇∵,便宜又方便△♂,是懒人的不二选择π﹡↑。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∴↑◇。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”♂,有木有∟♀△?

                                                        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进行了数据集培训〇⊿,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﹡△┊,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⊙。

                                                        SieveNet将服装图像传输到虚拟模型

                                                        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⊿,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↑,我们有了显著的改进⌒⊿。”

                                                        据venturebeat报道▽〇▽,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π,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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