Adobe 推出人工智能試衣技術，連衣服的褶皺都能清楚呈現

　　來自 Adobe 的媒介和數據科學研究實驗室、印度理工學院以及斯坦福大學的一組研究人員開發了一種“基于圖像的虛擬試穿”技術，命名為 SieveNet，能夠將一件衣服映射到虛擬人體上，從而保留一件衣服的特征（包括褶皺），而不會引起紋理模糊或滲色。這一技術將幫助電商平臺經營者改善網站上的產品圖片，還可以滿足消費者在實體店購物時的試裝需求。
　　近年來，隨著電商行業的發展，許多商家開始入駐電商平臺。在進行線上購物時，消費者無法直觀地感受產品質量，只能將網站上的產品圖片用作參考。但是許多商家為了節省時間和資源，會將多個產品簡單地復制粘貼到模特身上以快速得到產品效果圖，這樣一來，消費者無法辨別出服裝產品的材質和形態。針對這一問題，近年來，虛擬試裝技術開始廣泛研發并應用于服裝行業。
　　Adobe表示，最新研發的 SieveNet 系統搭載著先進的神經網絡，旨在完美地呈現一件衣服在試穿時的特征，如：衣服的材質、不同身形的模特的試穿效果（就連衣服的褶皺也能完整體現出來）。同時，圖片的質量不會受到影響。
　　VentureBeat 在一份文件種闡述了 SieveNet 系統的原理：根據服裝圖像和人體模型圖像，生成穿著該服裝的模型的新圖像（保留了原始身體形狀、姿勢和其他細節）。為此，它采用了多階段技術，包括將服裝變形以使其與人體模型的姿勢和形狀保持一致，然后再將變形的紋理轉移到模型上。
　　研究人員利用1.9萬組正面女性模特的圖像和上衣產品圖像來訓練 SieveNet 系統，這些模特的體態特征都不一致。在定性測試中，系統比基準更好地處理了遮擋、姿勢變化、滲色、幾何翹曲等問題。此外，它在定性指標上取得了最先進的結果，其中包括 Fréchet Inception Distance（FID）指標，它可以從目標分布和被評估系統（即 SieveNet）中獲取照片，并使用 AI對象識別系統捕捉重要特征并保留相似性。Adobe 的研究人員表示，SieveNet 的一大優點在于，可與現有的大多數網站以及手機app兼容。
　　SieveNet 并不是第一個開發虛擬試衣功能的系統。此前美國/印度人工智能平臺創業公司 Vue.ai 利用其圖像和視頻識別技術，將單純的服裝圖像轉化為由模特展示服裝的新圖像，生成的圖像為消費者提供了更實用的視覺效果，同時也為零售商節省了資金，這種自動成像技術比傳統照片拍攝快了5倍。Vue.ai 曾于去年完成1700萬美元B輪融資。
　　智能手機人體掃描初創公司 3DLook 利用智能手機對人體進行全面掃描，獲取體型參數，幫助消費者匹配到最合身的衣服。用戶還可以在智能手機上進行虛擬試穿，并觀察試穿效果。只需一部手機，兩張照片，3DLook 就能幫助用戶完成體型測量和掃描。該公司去年獲得了 LVMH第三屆創新大獎（LVMH Innovation Award）。
　　像 Gucci、Nike 這些品牌已經開發出了供消費者虛擬試鞋的手機 app。
　　美容行業在虛擬現實技術應用方面走在前沿。法國美妝巨頭 L’Oréal（歐萊雅）旗下 AR 技術開發商 ModiFace，迄今已為 Amazon、Sephora、Estee Lauder 等80多個品牌開發發型、美妝和珠寶AR試穿應用。同類技術商還包括 Perfect 的 YouCam，它可以對臉部進行3D掃描，實現嘴唇、眼睛、眉毛、發型和臉頰的虛擬化妝。此外還有 AR 美甲應用 ManiMatch 和中國美圖的 AR 美妝相機 MakeupPlus。