Adobe 는 인공 스마트 투기 기술을 출시해 옷의 주름도 잘 보일 수 있다

Adobe 에서 온 매개와 데이터 과학 연구실, 인도 이공대, 스탠포드대 연구원들이 이미지 기반 가상 시뮬레이션 기술을 개발해 시eveNet, 가상 인체에 비추어 옷을 한 벌에 비춰 보존하는 특징(주름 포함), 무늬가 흐려지지 않고 침투하는 것이 특징이다.이 기술은 전자상플랫폼 경영자 개선 사이트의 제품 이미지를 돕고, 소비자가 실체점 쇼핑 시 시도 수요를 만족시킬 수 있다.
최근 몇 년 동안 전자상업계의 발전에 따라 많은 상인들이 전기 상가 플랫폼에 주둔하기 시작했다.온라인 쇼핑을 할 때 소비자들은 제품의 품질을 직관적으로 느낄 수 없어 사이트에 있는 제품 이미지를 참고로 사용할 수 있다.그러나 많은 상인들이 시간과 자원을 절약하기 위해 여러 제품을 간단하게 복사하여 모델에게 빠르게 제품의 효과도를 얻기 위해 소비자들이 의상 제품의 소재와 형태를 분별할 수 없다.이 문제에 대해 최근 몇 년 동안 가상 시뮬레이션 기술이 널리 연구되어 의류 업계에 적용되기 시작했다.
Adobe 는 최신 개발한 시eveNet 시스템에 선진적인 신경네트워크를 탑재해 착용 시 특징을 완벽하게 보여주기 위해 옷의 소재, 다른 모델의 착용 효과(옷의 주름까지 완료할 수 있다).사진의 질은 영향을 받지 않는다.
VentureBeat 는 한 파일에서 시eveNet 시스템의 원리: 의류와 인체 모형 이미지에 따라 이 옷을 입고 있는 모형 이미지를 생성합니다 (원시 신체 형태, 자세와 다른 디테일을 보존했습니다.이를 위해 여러 단계의 기술을 채택해 의상 변형을 인체 모형 자세와 형태를 똑같이 유지하고 변형된 텍스처를 모형으로 옮기는 것이다.
연구원들은 1만 9만 조 정면 여성 모델의 이미지와 저고리 제품 이미지를 이용해 SieveNet 시스템을 훈련하는데 이들 모델의 체태 특징은 일치하지 않는다.정기 테스트에서 시스템은 기준보다 가림, 자세 변화, 침색, 기하학적 개나리 등을 잘 처리했다.이 외에도 정확지표에서 가장 선진적인 결과를 얻었으며, 그 중 Fr 칼칼날의 인센스 디스플레이션 Distance (FID) 지표는 목표 분포와 평가 시스템(즉 SieveNet)에서 사진을 얻고 AI 대상 인식 시스템을 포착하는 데 중요한 특징을 보존할 수 있다.Adobe 의 연구진은 시eveNet의 장점은 기존 웹사이트와 모바일 앱을 겸용할 수 있다는 점이다.
시eveNet은 최초로 가상 시뮬레이션 기능을 개발하는 시스템이 아니다.앞서 미국/인도 인공 지능 플랫폼 창업회사 Vue.ai 는 영상 인식 기술을 이용하여 단순한 복장 이미지를 모델로 바꾸어 의상을 선보인 새로운 이미지를 소비자에게 더 실용적인 시각효과를 제공했고, 또한 소매상들을 위해 자금을 절약했다. 이런 자동 성상 기술은 전통사진보다 5배 빠르다.Vue.ai 는 지난해 1700만 달러 B 륜 융자를 완수했다.
스마트폰 인체 스캔 초창회사 3DLook은 스마트폰을 이용해 인체에 대한 전면적인 스캐너 를 이용하여 체형 인체 인체 인체 매를 통해 소비자가 가장 몸에 맞는 옷에 맞도록 돕는다.사용자는 스마트폰에서 가상 입어 착용 효과를 관찰할 수 있다.한 편의 휴대전화, 두 장의 사진이 필요합니다. 3DLook은 사용자가 체형 측량과 스캐너를 완성하는 데 도움이 됩니다.이 회사는 지난해 LVMH 제3회 창신대상(LVMH Innovation Award)을 받았다.
Gucci, Nike 같은 브랜드는 소비자 가상 시뮬레이션의 휴대폰 앱을 개발했다.
미용업계는 가상 현실 기술 응용 방면에서 앞을 걷고 있다.프랑스 뷰티 거머리 L Or 로제(오레아)에서 Amazon, Sephora, Estee Lauder 등 80개 브랜드 헤어, 뷰티와 보석 시범을 선보였다.같은 기술상들은 Perfect YouCam 을 포함해 얼굴 3D 스캐너를 통해 입술, 눈, 눈썹, 헤어, 볼의 가상 메이크업을 실현할 수 있다.또 AR 네일 매니매트치와 중국 뷰티 카메라 메이커플러스를 응용했다.