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电子商务的「穿衣AI」用得好,抢货压根停不了 | CVPR 2020
时间:2020/11/10 3:45:00 来源: 作者: 点击: 次
金磊 只想说 凹非寺
量子位 报导 | 微信公众号 QbitAI

网购看好了一件衣服和一条裤子,不知道配搭起來实际效果怎样,该怎么办?

试一下这款「穿衣AI」

倘若你一直在在网上看好下边这几个衣服裤子,先把他们「个人收藏」起來。



随后挑一个女模特。



接下去,生成一下,就可以见到这种服装搭配起來的实际效果啦~



这就是来源于亚马逊的一项「穿衣AI」新技术应用——Outfit-VITON,而且毕业论文中了CVPR 2020。



线上衣服穿搭怎样完成?

Outfit-VITON关键包含下列好多个一部分:

  • 样子生成模型:键入是一个查询图像,并为此做为最后輸出图像的模版;
  • 外型生成模型:将选定的衣服裤子,加上到查询图像中的角色的身上;
  • 外型优化模型:将所述流程获得的結果开展优化,輸出最后实际效果。

工作内容如下图所显示。



如同上边所提及的,系统软件的键入是一个 H×W 的 RGB 查询图像x0,还包含一组由服饰构成的附加参照 RGB 图像(x1,x2,…,xM)。

这儿必须留意的是,这种要想配搭的服饰图像,能够是像流程表中那般的角色详细图像,还可以是展现散件服饰的部分图像。

随后,就是图像切分每日任务,因此,科学研究工作人员训炼了一个PSP语义分割互联网,记做S,其尺寸为H×W×Dc。

用这一语义分割互联网S,测算查询图像(女模特)和参照图像(服饰)的切分投射。

切分后的輸出,就转交到一个「样子形成互联网」来解决,那样就可以先获得一个大概的轮廊。

接下去,便获取服饰中的外型矩阵的特征值,并将其“贴”到相匹配的轮廊地区,也就是流程表中的「外型形成」流程。

特别注意的是,样子和外型形成互联网是各自开展训炼的,应用同一训练集的单一键入图像;而且,在每一个训炼计划方案中,制作器、辨别器和自动编码器是相互训炼的。



最终,科学研究工作人员还明确提出了一个「线上提升」实体模型,将原先的服饰款式,更为详细、细腻的“贴”到新女模特的身上。

亚马逊为网购消费者“操碎了心”

除开此项科学研究以外,亚马逊也有2篇CPVR毕业论文,也对于网购消费者。

在这其中一篇毕业论文中,科学研究工作人员开发设计了一个系统软件,能够让客户根据叙述商品图像的转变,来提高商品查询。



比如,你一直在网购的情况下,看上一条黑色连衣裙的样式,可是对它的色调并不满意。

那麼,你也就可以说一句“我要同样样式的粉色连衣裙”,那麼查询后的結果便会輸出相对的商品。



而另一项科学研究对于“产品填补”,换句话说,给客户做商品推荐



比如,客户在网购全过程中,查询了品牌包、近视眼镜、长袖连衣裙和外衣,那麼这一系统软件便会找到详细一套服饰中,这一客户还未查询的产品,比如,鞋。

并且填补强烈推荐的产品,还会继续依据以前查询产品的款式、色调等来做强烈推荐。

看上去就好像个AI搭配达人



亚马逊在“卖产品”这条道路上,为了更好地提升 客户体验,可谓是“操碎了心”。

但是这也考虑了一部分宅男女们,足不出门感受商品的要求。

那麼,亚马逊的这种AI技术性,会给你更爱网购吗?

—完—

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