源之原味

服装礼品: AI 如何帮助时尚追随者选择最好的礼服

 

这篇文章来自 nvidia.com。原始 url 是: https://blogs.nvidia.com/blog/2018/04/11/ai-fashion/

以下内容由机器翻译生成。如果您觉得可读性不好, 请阅读原文或 点击这里.

衣柜可以为网上购物者的世界各地, 而零售商削减成本, 多亏了 AI, 把衣服的时装模特在一个虚拟的照片拍摄。

一个全职员, 照片时尚拍摄可以运行多达500美元每套。鉴于数以千计的潜在外观, 许多在线零售商展示他们的服装没有模型。基于硅谷的 Vue.ai 认为它有一个固定的地方, 衣服仍然可以展示一个时髦的模型, 但没有高开销。

"众所周知, 消费者更喜欢看到模特身上呈现的衣服, 但零售商们在金钱和时间方面都面临着一些真正的高昂成本," Vue.ai 的首席科学家和母公司 疯狂的街道巢穴, 说在 GPU 技术会议 上个月在圣何塞。

Vue.ai 使用它的图像和视频识别技术把服装的图像变成新的, 显示模特穿的服装。生成的图像为消费者提供了更有帮助的视觉效果, 同时节省了零售商的资金。

"我们可以帮助降低这些成本, 同时也为消费者提供更具吸引力和个性化的东西," 科尔伯特说。

甘斯服装

艾爱展示了一条蓝色的连衣裙
他展示了一件蓝色的连衣裙。

使用机器学习方法称为条件生成对抗性网络, 或 cGANs, ai 的技术同时学习生成图像, 并区分这些与真实的照片图像。

在几个 NVIDIA GPUs 上运行时, 网络通过观察许多对图像 (其中之一是服装) 来学习, 另一种是服装在时装模特上的外观。

这项训练达到了计算评论家无法分辨图像之间的差异的地步, 而人类也很难分辨出两者的区别。

最终, cGAN 学到了衣服--一个长袖或一个肩领应该是什么样子穿的时候。它还能够产生 "介于中间" 的特征, 例如, 姿势或肤色, 这些颜色可以通过操作网络中的变量来控制。

"没有实际的模型涉及, 没有限制的细节, 如肤色或身体类型。图像可以在飞行中生成, 并为每个消费者定制任意数量的方法, "科尔伯特说。"对于不经意的观察者来说, 图像只是另一张照片."

他说, 对于服装制造商、零售商和消费者来说, 这项技术可以改善与品牌的联系, 创造更顺畅的购物体验。

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