Чему я научился при создании виртуального процесса примерки праздничных нарядов с использованием искусственного интеллекта

Виртуальная примерка снаружи выглядит обманчиво просто. Загрузите фотографию. Выберите наряд. Подождите несколько секунд. Получите новый образ. Именно этого ожидают пользователи. Но как только я начал более тесно работать с преобразованием одежды на основе изображений, я понял, что самое интересное не в создании изображения. Самое сложное — сохранить достаточно информации из двух разных входных данных, чтобы сделать результат полезным. Рабочий процесс виртуальной примерки должен понимать человека, одежду, положение тела, границы одежды, текстуру, цвет, освещение и окклюзию — и каким-то образом объединять их, не делая результат похожим на несвязанный портрет, созданный искусственным интеллектом. Недавно я экспериментировал с этой проблемой, работая над небольшим примером использования в праздничной моде. Вот некоторые вещи, которые я узнал. Базовый рабочий процесс на самом деле представляет собой проблему двух изображений Многие инструменты обработки изображений AI начинаются с одного изображения или одной подсказки. Виртуальная примерка одежды – это другое. Самая простая версия рабочего процесса выглядит примерно так: Изображение человека + Справочник по одежде ↓ Выбор зоны одежды ↓ Трансформация изображения ↓ Сгенерированный предварительный просмотр ↓ Человеческое сравнение Изображение человека сообщает системе, кому следует носить эту одежду.