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La IA de Adobe se adapta a la ropa de cualquier tipo de cuerpo

La IA de Adobe se adapta a la ropa de cualquier tipo de cuerpo

Investigadores del Laboratorio de Investigación de Ciencia de Datos y Medios de Adobe, IIT & IIIT Hyderabad y la Universidad de Stanford han desarrollado un sistema que tiene como objetivo ayudar a los compradores a probarse virtualmente una prenda de vestir con cualquier imagen de modelo determinada..

Apodado SieveNet, el marco es capaz de recrear la nueva indumentaria en la forma y la pose del cuerpo del modelo mientras conserva las características de la tela, incluidos los elementos de diseño diminutos como los pliegues..

Hay dos etapas principales en este enfoque - deformando la imagen del producto, transfiriendo la textura deformada al cuerpo del modelo. Para lograr esto, los investigadores hacen uso de una "red de deformación de grueso a fino de múltiples etapas" entrenada para identificar aspectos únicos de la tela utilizando una máscara de segmentación condicional antes de que se transfiera al cuerpo del modelo..

Eche un vistazo a la canalización de inferencia a continuación para una mejor comprensión visual del concepto.

Créditos: SeiveNet / Adobe

A diferencia de las metodologías de prueba virtual existentes, los investigadores afirman que su La técnica no sufre disfunciones visuales. causado debido al sangrado de la textura y ala deformación incorrecta.

Los investigadores capacitaron a SieveNet en un rico conjunto de datos que consta de aproximadamente 19,000 imágenes de modelos femeninas e imágenes de productos frontales. Ejecutaron su modelo en una PC con 16 GB de RAM y cuatro tarjetas gráficas Nvidia 1080Ti. Las imágenes fueron reorganizadas para la realización de pruebas cualitativas y cuantitativas..

A partir de las pruebas cualitativas y cuantitativas, los investigadores encontraron que sus sistemas producían mejores resultados que las metodologías existentes en varios aspectos, incluido el manejo de la oclusión, deformación geométrica, variación en las poses, evitar el sangrado, preservar la región no afectada mientras se mantiene la calidad de la imagen.

Los investigadores sugieren integrar SeiveNet en sitios web de compras en línea.. “[SeiveNet] es especialmente importante para el comercio de moda en línea porque compensa la falta de una experiencia física directa de las compras en la tienda ", escribieron los investigadores.

Consulte el documento de investigación completo aquí y háganos saber sus opiniones sobre SeiveNet en los comentarios..

Créditos de imagen destacada: SeiveNet / Adobe

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