オンライン ショッピングの際、売り手のプレゼンテーションと購入者のプレゼンテーションの違いを見てイライラすることがよくありますか?ドイツのビーレフェルト大学の機械学習チームは、この問題を解決するために TryOffDiff と呼ばれる AI ツールを開発しました。この AI は、写真から人物を削除して服そのものだけを残し、高品質の商品表示画像を生成することで、買い手のショーと売り手のショーの間のギャップを効果的に埋め、ショッピング体験を向上させることができます。
オンラインで買い物をするとき、買い手のショーと売り手のショーの大きな違いに傷ついたことはありますか? 明らかに同じ服なのに、モデルが着るととてもファッショナブルなのに、なぜ「ひどい」ように見えるのでしょうか?心配しないでください! ドイツ語の比較 Lefeld 大学の機械学習チームは、写真の中の人物を「削除」して服だけを残し、標準的な商品表示画像を生成できる TryOffDiff と呼ばれる AI ブラック テクノロジーを開発しました。
この技術は、強力な人工知能技術「拡散モデル」を活用し、写真から衣服の形状、色、質感などの情報を識別し、高精細な商品表示画像に「復元」する技術です。 結果として得られる写真は、細部まで鮮明でリアルであるだけでなく、プロの写真家の作品のように背景が自動的に削除されます。
TryOffDiff はどのように機能するのでしょうか? 簡単に言えば、熟練した仕立て屋のようなものです。まず、SigLIPと呼ばれる画像エンコーダを用いて、まるで仕立て屋が布地を注意深く観察するかのように、写真から色、質感、模様などの服の特徴情報を抽出します。 次に、この情報を安定拡散画像生成モデルに「フィード」します。 Stable Diffusion は、入力情報に基づいてさまざまな画像を生成できる魔法の「ミシン」のようなものです。 最後に、Stable Diffusion は、抽出した衣服の特徴情報に基づいて標準的な商品表示画像を生成し、まるで完璧な服を仕立てる仕立て屋のように、仮想モデル上で衣服を「着用」します。
TryOffDiff の効果をテストするために、研究者らはトレーニングとテストに VITON-HD と呼ばれるデータセットを使用しました。 実験結果は、TryOffDiff が非常に効果的であることを示しています。生成される衣服の写真は細部まで鮮明であるだけでなく、プロの写真家の作品にも匹敵します。TryOffDiff は衣服の細部を保持する点で優れています。特にパターンやロゴに関してはさらに優れています。
このテクノロジーの応用の可能性は非常に広く、消費者が製品情報をよりよく理解できるようになるだけでなく、電子商取引プラットフォームによる製品の表示効果の向上や返品率の削減にも役立ちます。 将来的には、オンラインで服を購入するときに、自分の写真をアップロードするだけで、さまざまな服を着ている様子を確認できるようになるかもしれません。購入者のショーと販売者のショーの間で「商品が間違っている」ことを心配する必要はなくなります。見せる！
オンライン体験: https://huggingface.co/spaces/rizavelioglu/tryoffdiff
プロジェクトアドレス: https://rizavelioglu.github.io/tryoffdiff/
TryOffDiff の登場は、間違いなく、オンライン ショッピングにおける「売り手ショー」と「買い手ショー」の違いを解決する新しい方法を提供し、オンライン ショッピング エクスペリエンスを大幅に向上させ、消費者と電子商取引プラットフォームにさらなる利便性をもたらします。 将来的には、より完璧な仮想フィッティング体験が期待できるかもしれません。