Описание сценария:Одевание — сложный навык для многих людей. Собираетесь ли вы на работу, на встречу, на свидание или в отпуск, каждый будет стоять перед шкафом в тупике, «что надеть». Недавно запущенный модный стилист с искусственным интеллектом Fashion++ от Facebook поможет вам максимально использовать имеющуюся у вас одежду, не покупая ее.
Утром встать, умыться, сделать красивый макияж, затем нажать кнопки «влево» и «вправо» на экране компьютера, посмотреть, как одежда на экране переключается туда-сюда, выбрать понравившуюся пару, нажать «Одеть» Я» (примерить), на экране отобразится эффект аватара в выбранной одежде. Сегодняшний наряд для выхода в свет так легко получить.
Это отрывок из фильма "Бестолковые", у модной героини Шер Горовиц есть виртуальный стилист, через этого виртуального стилиста она может предварительно просмотреть эффект от своей одежды и подобрать к комплекту свой любимый наряд.
Сегодня сцена с черными технологиями в фильме превратилась в реальность с помощью технологии ИИ, и она была превзойдена.
Facebook Последняя рекомендуемая модель индивидуальной одеждыМода++,С помощью алгоритма существующую одежду можно гениально настроить, чтобы сделать ее более модной.Даже если вы новичок, вы можете мгновенно стать модницей.
AI-стилист: навыки одевания у вас под рукой
Самый запутанный вопрос для городских мужчин и женщин каждый день - это не только "что мне сегодня съесть?", но и "что мне сегодня надеть?"
Каждый раз, выходя на улицу, я по-разному раскладываю и комбинирую одежду в шкафу, но до сих пор не знаю, какой комплект выглядит лучше и наиболее подходящим. Так что большинство подруг пришли к выводу: «В женском гардеробе всегда не хватает предмета одежды».
Видя, что в последнее время приближается национальный праздник, и вы собираетесь путешествовать по горам и воде, чтобы сделать всевозможные красивые фотографии, вы чувствуете, что в вашем шкафу не хватает одежды? На самом деле вам может не хватать не одежды, а ориентира. На самом деле один и тот же предмет одежды будет иметь совершенно разные эффекты из-за разных способов его ношения, таких как добавление шелкового шарфа или закатывание рукавов.
Хотя крупные фэшн-блогеры, у которых сегодня большое количество поклонников, могут облегчить свои заботы по поводу ношения одежды, они часто заканчивают тем, что «покупают, покупают, покупают».
Fashion++, модель рекомендаций по моде, недавно запущенная Facebook, не поощряет покупку рук. Она будет в полной мере использовать существующую одежду пользователей и корректировать соответствие, изменяя способ ношения (например, закатывая рукава или заправляя пояс). и т. д.), чтобы получить любимую форму пользователя.
Модель Fashion++ состоит из глубокой нейронной сети, генерирующей изображения, которая распознает и изучает синтетические предметы одежды в зависимости от кодировки каждого предмета одежды. Кодирование явно разбито по форме и текстуре одежды, что позволяет напрямую редактировать посадку и цвет/узор/материал соответственно.
Последние эксперименты показывают, что Fashion++, основанный на автоматических метриках и мнениях людей,Предлагаются удачные наряды, которые легко реализовать.Например: купите новый наряд, отрегулируйте цвет, то, как вы его носите (например, закатайте рукава) или размер (например, сделайте штаны свободнее).
Как система ИИ тренируется в качестве гида по одеванию?
Знаменитая фраза французского модельера-авангардиста Коко Шанель: «Прежде чем выйти из дома, посмотрите в зеркало и снимите одну вещь». Подразумевается, что небольшие изменения могут сделать существующую одежду более стильной, будь то снятие аксессуара или шляпа.
Именно эта идея вдохновила команду Fashion++ на создание новой задачи компьютерного зрения: алгоритмическая тонкая настройка одежды/аксессуаров для улучшения моды в целом.
Конкретное содержание проекта включает в себя: структуру генерации одежды, обучение оценке моды по сетевым изображениям, редактирование подбора одежды и вывод результатов.
Фреймворк генерации одежды Fashion++
Текстовые признаки t и признаки формы s исходной одежды x после предварительного редактирования редактируются модулем редактирования F++ для формирования новых текстовых признаков и признаков формы t++ и s++.
После этого генератор GsНовые функции возвращаются обратно в модель семантической сегментации 2D, которая в конечном итоге генерируется генератором G.tСоздание отредактированных новых эффектов соответствия одежды x++.
Модный классификатор моды++
Команда сопоставляет компоненты данной экипировки (например, сумку, топ, ботинки) с соответствующими кодами. Затем мы использовали дискриминационный классификатор моды, обученный на 12 744 общедоступных изображениях одежды, признанной модной.
И команда также запускает негативный пример, заменяя одежду в модном примере самой непохожей одеждой. При обучении классификатора моды команда посчитала, что, возможно, идеальный тренировочный набор будет состоять из двух наборов изображений: на каждом изображен один и тот же человек в немного разной одежде, одно из которых считается более выраженным, чем другое, более стильным. Однако они утверждают, что такие наборы данных не только не подходят для крупномасштабного курирования, но и устаревают по мере развития популярных элементов.
Другой предполагаемый подход состоит в том, чтобы рассматривать один набор изображений из определенной группы (например, знаменитостей) как положительные примеры, а другой набор изображений — как отрицательные (например, обычные пешеходы). Однако они обнаружили, что такие наборы данных приводят к смешению идентичности и стиля, поэтому классификатор найдет различия между двумя группами в некоторых атрибутах, не связанных с модой.
Поэтому они предлагают автоматически выбирать менее модные фотографии из онлайн-картинок модной одежды. Основная идея состоит в том, чтобы создать «немодную» одежду из фотографий модниц, чтобы научить модель различать.
Они начинают с фотографии полной одежды на Chictopia (сайт социальной сети, посвященной моде), выбирают одну, чтобы изменить ее, а затем заменяют другой одеждой. Чтобы повысить вероятность того, что сменная одежда снизит чувство моды, они взяли одну вещь из комплекта, наименее похожего на оригинал.
Используя эти данные, команда обучила3-слойный многослойный персептрон (MLP) модный классификатор.Обучая эти декомпозиции (для одежды) и классификаторы моды, закодированные по форме и текстуре, простой MLP может эффективно фиксировать тонкие визуальные особенности и сложные синергии одежды.
Редактировать словосочетания и выводить результаты
После обучения классификатора система постепенно обновляет одежду, чтобы сделать ее более модной. Использование команды15930 изображенийГенератор обучен.
Генератор состоит из нейронной сети, генерирующей изображения, использующей вариантный автоэнкодер для создания контуров, и условной генеративно-состязательной сети (cGAN) для генерации цветов и узоров, которые отображают вновь скорректированный внешний вид.
Чтобы принять во внимание как рисунок/цвет, так и форму/посадку одежды,Они разложили кодировку каждого предмета одежды на компоненты текстуры и формы.Позволяет модулю редактирования контролировать, где и что изменить (например, отрегулировать цвет рубашки, сохранив стиль, или изменить вырез горловины или заправить ее за пояс).
После внесения уточнений модель предоставляет выходные данные в двух форматах: во-первых, из инвентаря извлекается одежда, которая лучше всего соответствует ее рекомендациям, а во-вторых, сопоставляется скорректированная одежда того же человека на основе измененного кода одежды. Появление.
Команда проверила свой подход, используя набор данных модных изображений Chictopia, и продемонстрировала с помощью автоматических показателей и исследований пользователей, что он может успешно генерировать минимальные изменения одежды и превосходить базовые показатели.
Facebook считает, что Fashion++ поможет людям научиться носить моду с помощью приложения, адаптируя существующую одежду, а не тратя больше денег.
Учись одеваться и будь самым красивым мальчиком на улице
Люди с давних времен гонятся за модой, а как одеваться красивее – вечная тема. Из-за этого мы наблюдаем постоянную смену стилей одежды дома и за границей с древних времен до наших дней.
Некоторые люди думают, что мода — это искусство, некоторые думают, что мода — это счастье, несмотря ни на что, мода — это символ красоты. Все хотят быть модными и даже лидировать.
В современности переодевание в моде не только с целью «женского ублажения собственной внешности», но и длясамовыражение.
Итак, если вы уже составили планы поездок на Золотую неделю, вы все еще думаете, стоит ли брать с собой этот шарф? Эта юбка подходит к этой рубашке? Как одеться, чтобы не утонуть в толпе?
С Fashion++, бесплатным персональным стилистом по одежде, все эти проблемы должны исчезнуть. Спешите освоить технологии, освоить искусственный интеллект, возможно, следующим модным блогером станете вы.
-- Заканчивать --