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,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,而另一个模块可以在人体模型上计算渲染图像和蒙版。
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,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。
确切地说,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。”
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!
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。
Gucci推出AR应用程序,让客户虚拟“试穿”Ace运动鞋系列
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。”
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