通過虛擬照片合成,AI能把衣服“穿”在時裝模特身上。這樣一來,網(wǎng)購者可以更方便地挑選合適的衣服,而零售商也可以降低成本。
通常拍攝時裝照片需要多名人員的配合,每套衣服的拍攝成本將高達(dá)500美元。而最終的成片還可能達(dá)不到預(yù)期效果,所以許多在線零售商并不愿意借助模特展示服裝。位于硅谷的Vue.ai公司認(rèn)為他們可以解決這一問題,服裝仍能通過時裝模特展示,但無需高額開銷。
Vue.ai及其母公司MAD Street Den的首席科學(xué)家Costa Colbert于上月在圣何塞舉辦的GPU技術(shù)大會上表示:“眾所周知,由模特展示的服裝更能引起消費(fèi)者的關(guān)注,但是零售商卻要為此付出高昂的資金和時間成本?!?/p>
Vue.ai利用其圖像和視頻識別技術(shù),將單純的服裝圖像轉(zhuǎn)化為由模特展示服裝的新圖像。生成的圖像為消費(fèi)者提供了更實(shí)用的視覺效果,同時也為零售商節(jié)省了資金。
“我們不僅能幫助降低這些成本,還能為消費(fèi)者提供更加具有吸引力且個性化的元素?!盋olbert說道。
適用于服裝的GAN
Vue-ai展示了一款藍(lán)色連衣裙。
通過使用一種名為條件生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(cGAN)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,Vue.ai的技術(shù)可以學(xué)習(xí)生成圖像,并將其與真實(shí)攝影圖像區(qū)分開來。
該網(wǎng)絡(luò)基于多個NVIDIA GPU運(yùn)行,可以通過觀察許多組圖像(一組有兩幅圖像,一幅是服裝圖像,另一幅是服裝在時裝模特上的效果圖像)進(jìn)行學(xué)習(xí)。
這種訓(xùn)練可以達(dá)到很高的逼真程度,普通人甚至是計算領(lǐng)域的評論家都無法區(qū)分出其中的差異。
最終,cGAN將了解衣服的上身效果,了解穿上長袖或露肩領(lǐng)的衣服時應(yīng)該是什么樣子。此外,該網(wǎng)絡(luò)還可以生成“介于兩者之間”的特征,例如可以通過操控網(wǎng)絡(luò)中的變量來控制模特姿勢或膚色。
Colbert指出:“由于沒有真實(shí)的模特,所以沒有對膚色或體型等細(xì)節(jié)的限制。圖像可以迅速生成,并且能針對每位消費(fèi)者定制任意數(shù)量的顯示方式。對于不經(jīng)意間瀏覽到這些圖像的人而言,它們只是另一張照片而已。”
Colbert表示,不論是對服裝制造商、零售商,還是消費(fèi)者,這項(xiàng)技術(shù)均大有裨益。它將可以改善消費(fèi)者與品牌之間的關(guān)系,也可以創(chuàng)造更順暢的購物體驗(yàn)。
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原文標(biāo)題:解鎖搭配才能:AI幫助時尚人士選擇完美服裝
文章出處:【微信號:NVIDIA-Enterprise,微信公眾號:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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