バーチャルフィッティングのためのコンピュータビジョンのブレークスルー
Malette Artのバーチャルフィッティングのワークフローは、DiffusionベースのTryOnDiffusionアーキテクチャに基づいており、人間のポーズ推定と生地物理シミュレーションアルゴリズムを組み合わせています。この実装は、OpenPoseによるユーザーアップロード写真からの18の主要な身体ノードの抽出、DeeplabV3+による衣服のセマンティックセグメンテーション、物理エンジンによるさまざまな生地のドレープ効果のシミュレーション、そして最後に潜在拡散モデルによる自然なひだや光の影の合成という4層のプロセスで構成されています。このプロセスは、8GBのグラフィックメモリを使用して1024×768解像度の画像を生成するのにわずか45秒しかかかりません。
アパレル小売業者によるテストでは、この技術によって返品が33%減少し、ページ滞在時間が2.4倍増加したことが示されている。このシステムは、同時に複数の組み合わせの試着をサポートし、インテリジェントにベストマッチのソリューションを推奨することができる。現在、1700以上のショップがこの機能にアクセスし、月平均15万枚の試着画像を生成している。
この答えは記事から得たものである。Malette Art：ワークフローで生成された画像や動画のためのAIベースのオーサリングプラットフォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " バーチャル試着ワークフローでEコマースの視覚化体験を再構築
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