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      新聞中心
      電子商務的「穿衣AI」用得好,搶貨壓根停不了 | CVPR 2020
      時間:2020/11/10 3:45:00 來源: 作者: 點擊: 次
      金磊 只想說 凹非寺
      量子位 報導 | 微信公眾號 QbitAI

      網購看好了一件衣服和一條褲子,不知道配搭起來實際效果怎樣,該怎么辦?

      試一下這款「穿衣AI」。

      倘若你一直在在網上看好下邊這幾個衣服褲子,先把他們「個人收藏」起來。



      隨后挑一個女模特。



      接下去,生成一下,就可以見到這種服裝搭配起來的實際效果啦~



      這就是來源于亞馬遜的一項「穿衣AI」新技術應用——Outfit-VITON,而且畢業論文中了CVPR 2020。



      線上衣服穿搭怎樣完成?

      Outfit-VITON關鍵包含下列好多個一部分:

      • 樣子生成模型:鍵入是一個查詢圖像,并為此做為最后輸出圖像的模版;
      • 外型生成模型:將選定的衣服褲子,加上到查詢圖像中的角色的身上;
      • 外型優化模型:將所述流程獲得的結果開展優化,輸出最后實際效果。

      工作內容如下圖所顯示。



      如同上邊所提及的,系統軟件的鍵入是一個 H×W 的 RGB 查詢圖像x0,還包含一組由服飾構成的附加參照 RGB 圖像(x1,x2,…,xM)。

      這兒必須留意的是,這種要想配搭的服飾圖像,能夠是像流程表中那般的角色詳細圖像,還可以是展現散件服飾的部分圖像。

      隨后,就是圖像切分每日任務,因此,科學研究工作人員訓煉了一個PSP語義分割互聯網,記做S,其尺寸為H×W×Dc。

      用這一語義分割互聯網S,測算查詢圖像(女模特)和參照圖像(服飾)的切分投射。

      切分后的輸出,就轉交到一個「樣子形成互聯網」來解決,那樣就可以先獲得一個大概的輪廊。

      接下去,便獲取服飾中的外型矩陣的特征值,并將其“貼”到相匹配的輪廊地區,也就是流程表中的「外型形成」流程。

      特別注意的是,樣子和外型形成互聯網是各自開展訓煉的,應用同一訓練集的單一鍵入圖像;而且,在每一個訓煉計劃方案中,制作器、辨別器和自動編碼器是相互訓煉的。



      最終,科學研究工作人員還明確提出了一個「線上提升」實體模型,將原先的服飾款式,更為詳細、細膩的“貼”到新女模特的身上。

      亞馬遜為網購消費者“操碎了心”

      除開此項科學研究以外,亞馬遜也有2篇CPVR畢業論文,也對于網購消費者。

      在這其中一篇畢業論文中,科學研究工作人員開發設計了一個系統軟件,能夠讓客戶根據敘述商品圖像的轉變,來提高商品查詢。



      比如,你一直在網購的情況下,看上一條黑色連衣裙的樣式,可是對它的色調并不滿意。

      那麼,你也就可以說一句“我要同樣樣式的粉色連衣裙”,那麼查詢后的結果便會輸出相對的商品。



      而另一項科學研究對于“產品填補”,換句話說,給客戶做商品推薦。



      比如,客戶在網購全過程中,查詢了品牌包、近視眼鏡、長袖連衣裙和外衣,那麼這一系統軟件便會找到詳細一套服飾中,這一客戶還未查詢的產品,比如,鞋。

      并且填補強烈推薦的產品,還會繼續依據以前查詢產品的款式、色調等來做強烈推薦。

      看上去就好像個AI搭配達人。



      亞馬遜在“賣產品”這條道路上,為了更好地提升 客戶體驗,可謂是“操碎了心”。

      但是這也考慮了一部分宅男女們,足不出門感受商品的要求。

      那麼,亞馬遜的這種AI技術性,會給你更愛網購嗎?

      —完—

      @量子位 · 跟蹤AI技術性和商品最新消息

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