Adobe的AI试衣已上线，再也不用担心变成卖家秀了

在已往的十年中，让购物者假造地试穿打扮和配饰在购物平台大受接待。按照Klarna公司举办的一项观测，有29％的购物者倾向于在现实购置商品之前先在线赏识商品，而49％的斲丧者对预搭配方案感乐趣，这样他们就可以在购置商品之前确定得当的商品。

因此，来自Adobe、印度理工学院和斯坦福大学的一组研究职员试探了他们所谓的“基于图像的假造试穿”技能，名为SieveNet。它可以或许将一件衣服映射到假造物体上，从而保存一件衣服的特性（包罗皱纹和褶皱），而不会引起纹理恍惚或渗色。

SieveNet的方针是拍摄衣服的图像和人体模子图像，并在保存原始身材外形，姿势和其他细节的环境下天生穿戴该衣服的模子的新图像。为此，它回收了多阶段技能，个中包罗将打扮变形以使其与人体模子的姿势和外形保持同等，然后再将变形的纹理转移到模子上。

打扮翘曲变形必要思量打扮图像之间的外形或姿势变革，以及模子图像中的遮挡（譬喻，头发或双臂交错）。SieveNet中的专用模块可以在较早的粗转换之上猜测粗转换和风雅校正，而另一个模块可以在人体模子上计较渲染图像和蒙版。

在利器具有16GB RAM的PC上行使四张Nvidia 1080Ti图形卡举办的尝试中，研究职员对SieveNet举办了数据集培训，该数据集包括约19000张正面女性模特的图像和上衣产物图像。他们陈诉说，在定性测试中，体系比基准更好地处理赏罚了遮挡，姿势变革，出血，几许翘曲和整体质量保存。除此之外，它在定性指标上取得了最先辈的功效，个中包罗Fréchet起始间隔（FID），它可以从方针漫衍和被评估体系（在本例中为SieveNet）中获取照片，并行使AI工具辨认捕捉重要特性并保存相似性的体系。

SieveNet不是同类产物中的第一个。欧莱雅的ModiFace（最近呈此刻亚马逊的移动应用措施中）使客户可以在本身的及时照片和视频中测试差异色调的口红。Vue.ai的AI体系把握打扮的特性，学会发生传神的姿势，肤色和其他特性，天生各类尺寸的模子图像的速率比传统照片拍摄快5倍。并且两者的Gucci和耐克提供的应用措施，让人们举办鞋子实行。

可是研究职员断言，像SeiveNet这样的体系可以更轻松地集成到现有的应用措施和网站中。他们写道：“假造试穿，在本性化配置中可视化时装产物，对付在线时装买卖营业尤为重要，由于它补充了缺乏直接实体店购物体验的不敷，与基于图像的假造试戴的当前最先辈要领对比，我们有着出显著的改造。”

（编辑：湖南网）

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