Implementação técnica e valor comercial do Virtual Fitting
O ajuste do modelo de IA da Poify usa a tecnologia Generative Adversarial Network (GAN) para criar um modelo de dados que contém mais de 2.000 posturas humanas. Depois que o usuário carrega uma imagem de uma peça de roupa plana, o sistema primeiro identifica os pontos das características da peça de roupa, como decote e punhos, por meio de segmentação semântica e, em seguida, mapeia a peça de roupa no corpo do modelo virtual por meio de um algoritmo de reconstrução em 3D e, por fim, produz um efeito de exibição em vários ângulos.
Essa função resolve dois grandes problemas do setor de comércio eletrônico de roupas: em primeiro lugar, elimina os aspectos de alto custo, como o agendamento de modelos reais e o aluguel do local, e o custo de uma única geração tende a ser próximo de zero; em segundo lugar, supera as limitações de tempo e espaço e pode realizar a produção de conteúdo ininterrupta durante 24 horas. Os dados de teste mostram que o tempo médio para o sistema processar uma camiseta comum é de 17 segundos, e ele suporta a geração de três perspectivas de exibição padrão: frontal, lateral e traseira.
Atualmente, a função tem uma precisão de 95% para roupas de cores sólidas ou com padrões simples, mas o ajuste fino manual é necessário para designs de várias camadas ou padrões complexos. O sistema fornece modelos básicos de modelos para diferentes tipos de corpo, como asiático, europeu e americano, mas, por enquanto, não oferece suporte a recursos de modelos personalizados. As imagens de ajuste geradas podem ser aplicadas diretamente à página de detalhes do produto, o que foi testado para melhorar a taxa de conversão da página do produto em cerca de 30%.
Essa resposta foi extraída do artigoPoify: uma ferramenta de geração e edição de imagens de comércio eletrônico com tecnologia de IAO
