Часто ли вам неприятно видеть разницу между презентацией продавца и презентацией покупателя при совершении покупок в Интернете? Для решения этой проблемы команда машинного обучения из Университета Билефельда в Германии разработала инструмент искусственного интеллекта под названием TryOffDiff. Этот ИИ может удалять людей с фотографий, оставляя только саму одежду, и генерирует высококачественное изображение продукта, эффективно устраняя разрыв между показом покупателя и показом продавца, а также улучшая впечатления от покупок.
Делая покупки в Интернете, вас когда-нибудь обижала огромная разница между показом покупателя и показом продавца. Очевидно, это один и тот же предмет одежды, но когда его надевают на модель, он выглядит так модно, почему он оказывается таким? «ужасно», когда оно на вас? Не волнуйтесь! Немецкое сравнение Команда машинного обучения Университета Лефельда разработала черную технологию искусственного интеллекта под названием TryOffDiff, которая может «удалять» людей на фотографии, оставляя только саму одежду, и Создайте стандартное изображение продукта!
Эта технология использует мощную технологию искусственного интеллекта «диффузионная модель» для определения формы, цвета, текстуры и другой информации об одежде по фотографии и «восстановления» этой информации в изображение продукта высокой четкости. Получающиеся снимки не только четкие и реалистичные в деталях, но и автоматически удаляют фон, как в работе профессионального фотографа!
Как работает TryOffDiff Проще говоря, это как опытный «портной». Во-первых, он использует кодировщик изображений под названием SigLIP для извлечения характерной информации об одежде из фотографий, включая цвет, текстуру, рисунок и т. д., точно так же, как портной внимательно наблюдает за тканью. Затем он «передаёт» эту информацию в модель генерации изображений Stable Diffusion. Stable Diffusion похожа на волшебную «швейную машинку», способную генерировать разнообразные изображения на основе входной информации. Наконец, Stable Diffusion сгенерирует стандартное изображение продукта на основе извлеченной информации о характеристиках одежды и «наденет» одежду на виртуальную модель, как портной, создающий идеальную одежду.
Чтобы проверить эффект TryOffDiff, исследователи использовали набор данных под названием VITON-HD для обучения и тестирования. Результаты экспериментов показывают, что TryOffDiff работает очень хорошо. Создаваемые им изображения одежды не только четкие в деталях, но и очень реалистичны, даже сравнимы с работой профессиональных фотографов. По сравнению с существующей технологией виртуальной примерки TryOffDiff хорошо сохраняет детали одежды! Даже лучше, особенно с точки зрения узоров и логотипов.
Перспективы применения этой технологии очень широки. Она может не только помочь потребителям лучше понять информацию о продукте, но и помочь платформам электронной коммерции улучшить эффекты отображения продуктов и снизить процент возвратов. В будущем, когда вы будете покупать одежду в Интернете, вам, возможно, потребуется только загрузить свою фотографию, чтобы увидеть, как вы выглядите в разной одежде. Вам больше не придется беспокоиться о том, что «товар неправильный» между показами покупателя и продавца. показывать!
Онлайн-опыт: https://huggingface.co/spaces/rizavelioglu/tryoffdiff
Адрес проекта: https://rizavelioglu.github.io/tryoffdiff/
Появление TryOffDiff, несомненно, открывает новый способ решить разницу между «показом продавца» и «показом покупателя» в онлайн-покупках. Эта технология значительно расширит возможности онлайн-покупок и принесет больше удобства потребителям и платформам электронной коммерции. В будущем, возможно, мы сможем рассчитывать на более совершенную виртуальную примерку.