成都银行正式递交IPO申请 拟发行不超8亿股普通股
06-17
现在，大家都喜欢网购，便宜又方便，是懒人的最佳选择。
然而，网购有风险，宝贝！因为在实体店里你无法清楚地判断衣服是否适合你喜欢的试穿，所以你只能依靠模特的照片进行网购，这对你的身材和眼睛都是一个考验。
有时候模特穿的“仙女般”的衣服，穿在我身上一不小心就变成了“买手秀”。
这是真的？小伙伴们，你们在网上买衣服的时候有没有经历过类似的惨痛教训呢？比如这个↓还是这个↓ 不过别担心，最近Adobe推出了AI虚拟试衣黑科技，可以让你在虚拟人体模特上预览任何衣服，再也不怕成为“买手秀” ” La~ 据 Venturebeat 报道，过去十年来，允许购物者虚拟试戴化妆品、服装和配饰的平台迅速普及，原因显而易见。
银行公司 Klarna 的一项调查发现，29% 的购物者更喜欢在实际购买之前在线浏览商品，而 49% 的购物者对尺码解决方案感兴趣，以便他们可以在购买前确定某些商品。
产品是否合适。
基于这个想法，来自 Adob??e、印度理工学院和斯坦福大学的研究人员团队探索了他们所谓的“基于图像的虚拟试穿”技术，称为 SieveNet。
它将一件衣服映射到虚拟对象上，保留一件衣服的特征，包括皱纹和褶皱，而不会导致纹理模糊或渗色。
SieveNet将服装图像传输到虚拟模型 SieveNet的目的是拍摄服装图像和人体模型图像，并生成穿着服装的模型的新图像，同时保留原始的身体形状、姿势和其他细节。
为了实现这一目标，它使用了一种多阶段技术，其中包括使服装变形以符合人体模型的姿势和形状，然后将变形的纹理转移到模型上。
SieveNet 示意图 一篇详细介绍这项工作的论文的作者指出，几何扭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（例如长发或交叉双臂）。
SieveNet 中的专用模块可以根据先前的粗变换来预测粗变换的级别和精细级别的校正，而另一个模块可以计算人体模型上的渲染图像和掩模。
在使用四块 Nvidia Ti 显卡的 16GB RAM PC 上进行的实验中，研究人员在包含约 0 张正面女性模特图像和顶级产品图像的数据集上训练 SieveNet。
他们报告说，在定性测试中，该系统在处理遮挡、姿势变化、渗透、几何扭曲和整体质量保持方面比基线更好。
除此之外，它在定性指标上取得了最先进的结果，包括 Fréchet 起始距离 (FID)，它从目标分布和正在评估的系统（在本例中为 SieveNet）中拍摄照片，并使用 AI 对象识别捕获重要特征并保留相似性的系统。
准确地说，SieveNet并不是第一个尝试这一点的。
2019年，法国美妆巨头欧莱雅集团表示，将通过旗下增强现实（AR）和人工智能公司ModiFace向美国电商巨头亚马逊提供口红虚拟样片技术。
亚马逊美妆部门负责人 Nicolas Le Bourgeois 表示：“有了这种人工智能驱动的虚拟体验，亚马逊顾客可以方便地试穿数千种口红，并将它们保存在手机相册中与朋友分享，而不必担心担心买错颜色。
” Startup Vue.AI 的系统通过分析服装的特征来学习创建逼真的姿势、肤色和其他特征，它可以生成各种尺寸的模型图像，比传统照片拍摄快 5 倍！ Gucci 和 Nike 都提供了允许人们试穿鞋子的应用程序，Gucci 推出了 AR 应用程序，让客户可以虚拟地“试穿”Ace 运动鞋系列。
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。
-on——个性化环境中时尚产品的可视化——对于在线时尚交易尤为重要，因为它弥补了实体店直接购物体验的不足，”他们写道，“与图像相比。
基于虚拟试穿，与Dai目前最先进的方法相比，我们已经做出了显着的改进。
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