Muitas vezes é frustrante ver a diferença entre a apresentação do vendedor e a apresentação do comprador ao fazer compras online? A equipe de aprendizado de máquina da Universidade de Bielefeld, na Alemanha, desenvolveu uma ferramenta de IA chamada TryOffDiff para resolver esse problema. Essa IA pode remover pessoas das fotos, deixando apenas as próprias roupas, e gerar uma imagem de exibição do produto de alta qualidade, preenchendo efetivamente a lacuna entre a exposição do comprador e a exposição do vendedor e melhorando a experiência de compra.
Ao fazer compras online, você já se sentiu magoado com a enorme diferença entre a exposição do comprador e a exposição do vendedor. É obviamente a mesma peça de roupa, mas quando usada em uma modelo, está tão na moda, por que fica “horrível”? você? Não se preocupe! Comparação alemã A equipe de aprendizado de máquina da Universidade Lefeld desenvolveu uma tecnologia preta de IA chamada TryOffDiff, que pode "remover" as pessoas na foto, deixando apenas as próprias roupas, e gerar uma imagem padrão de exibição do produto!
Esta tecnologia usa uma poderosa tecnologia de inteligência artificial de "modelo de difusão" para identificar a forma, cor, textura e outras informações das roupas a partir de uma foto e "restaurar" essas informações em uma imagem de exibição do produto de alta definição. As imagens resultantes não são apenas nítidas e realistas em detalhes, mas também removem automaticamente o fundo, assim como o trabalho de um fotógrafo profissional!
Como funciona o TryOffDiff? Simplificando, é como um alfaiate habilidoso. Primeiro, ele usa um codificador de imagem chamado SigLIP para extrair das fotos informações características das roupas, incluindo cor, textura, estampa, etc., como um alfaiate observando cuidadosamente o tecido. Em seguida, ele "alimenta" essas informações para o modelo de geração de imagens de difusão estável. A Difusão Estável é como uma “máquina de costura” mágica que pode gerar uma variedade de imagens com base nas informações de entrada. Por fim, o Stable Diffusion gerará uma imagem padrão de exibição do produto com base nas informações extraídas das características da roupa e “vestirá” as roupas em um modelo virtual, como um alfaiate fazendo uma peça de roupa perfeita.
Para testar o efeito do TryOffDiff, os pesquisadores usaram um conjunto de dados chamado VITON-HD para treinamento e teste. Os resultados experimentais mostram que o TryOffDiff é muito eficaz. As imagens de roupas que ele gera não são apenas nítidas em detalhes, mas também muito realistas, até mesmo comparáveis ao trabalho de fotógrafos profissionais. Em comparação com a tecnologia de montagem virtual existente, o TryOffDiff tem um bom desempenho na retenção de detalhes de roupas. Melhor ainda, principalmente em termos de padrões e logotipos.
As perspectivas de aplicação desta tecnologia são muito amplas. Ela pode não apenas ajudar os consumidores a entender melhor as informações do produto, mas também ajudar as plataformas de comércio eletrônico a melhorar os efeitos de exibição do produto e reduzir as taxas de devolução. No futuro, quando você comprar roupas on-line, talvez você só precise fazer upload de uma foto sua para ver como fica com roupas diferentes. Você não precisa mais se preocupar com "a mercadoria estar errada" entre a exposição do comprador e a do vendedor. mostrar!
Experiência online: https://huggingface.co/spaces/rizavelioglu/tryoffdiff
Endereço do projeto: https://rizavelioglu.github.io/tryoffdiff/
O surgimento do TryOffDiff, sem dúvida, fornece uma nova maneira de resolver a diferença entre “show do vendedor” e “show do comprador” nas compras online. Essa tecnologia melhorará muito a experiência de compra online e trará mais comodidade aos consumidores e às plataformas de comércio eletrônico. No futuro, talvez possamos esperar uma experiência de prova virtual mais perfeita.