في الآونة الأخيرة، تم إطلاق تقنية مبتكرة تسمى "TryOffAnyone"، والتي يمكنها استخراج صور الملابس من صور عارضات الأزياء اللاتي يرتدين الملابس وإنشاء أنماط ملابس متنوعة. وهذا يتعارض مع تقنية الذكاء الاصطناعي التقليدية، والتي تركز على "تجريد" معلومات الملابس من صور الشخصيات بدلاً من "ارتداء" الملابس على الشخصيات. تستخدم هذه التقنية خوارزميات التعلم العميق لاستخراج وتوليد صور الملابس من خلال تحليل الصور التي تم تحميلها من قبل المستخدمين، مما يوفر إمكانيات جديدة في مجالات تصميم الملابس ومعالجة الصور.
أطلق الباحثون مؤخرًا تقنية مبتكرة تسمى "TryOffAnyone" تهدف إلى توليد صور لملابس مختلفة من عارضات الأزياء. ببساطة، هذا هو عكس منتجات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن للتكنولوجيا استخراج الملابس التي ترتديها الشخصية.
تتمثل الوظيفة الأساسية لهذا المشروع في استخدام خوارزميات التعلم العميق لتحليل الصور التي تم تحميلها من قبل المستخدمين لإنشاء أنماط ملابس متنوعة تتناسب مع مرتديها في الصور الأصلية.
عملية استخدام هذا النموذج بسيطة للغاية، يحتاج المستخدمون فقط إلى توفير عنوان URL للصورة، وسيقوم البرنامج تلقائيًا بمعالجة وإنشاء صورة الملابس المقابلة. سيتم حفظ النتائج الناتجة في دليل البيانات المخصص للمشروع ليتمكن المستخدمون من عرضها وتنزيلها. بالإضافة إلى ذلك، أجرى فريق البحث أيضًا تقييمًا لمجموعة بيانات VITON-HD وقدم خطوات اختبار تفصيلية لضمان فعالية النموذج ودقته.
ومن أجل تسهيل الاستشهاد واستخدامه لأغلبية الباحثين، يوفر الفريق تنسيق استشهاد كامل على صفحة GitHub، ويشجع الباحثين على تقديم التقدير المناسب عند استخدام هذه التقنية.
يوفر ظهور تقنية "TryOffAnyone" أدوات وأفكارًا جديدة لتصميم الملابس ومعالجة الصور وغيرها من المجالات، كما يوفر تشغيلها المريح وأدائها الفعال المزيد من الإمكانيات لتطوير التطبيقات في المستقبل. كود GitHub الخاص بهذه التقنية مفتوح ومشترك، مما يسمح لعدد أكبر من الباحثين بالمشاركة في التحسين والتطبيق، مما يزيد من تعزيز التقدم في هذا المجال.