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はじめに こんにちは。BASEのデータ分析チーム（Data Strategy Team）で不正対策を行ったり、機械学習モデルを触ったりしている竹内です。 先日チーム内の論文読み会でニューラルネットを用いた画像合成によるバーチャル試着技術というトピックに触れる機会があったので、その最近のトレンドについて改めてブログという形でまとめてみました。 バーチャル試着は画像生成モデルの実用的なユースケースの一つとして今現在データセットの拡充やアーキテクチャの検証が進んでいる分野の一つであり、個人的には非常にアツいトピックだと感じています。 バーチャル試着とは バーチャル試着（Virtual Try On）とは、ある人物がある衣服を着用した状態を画像や3Dモデルなどの情報をもとに仮想的に実現し、どのように見えるか可視化する技術のことです。 ネットショップの普及により、店頭に出向かずともPCやスマートフォ
自分のメガネを掛けたままディスプレイの前に立つと、掛けているメガネが消え、試着したいメガネが合成される──アイウェアメーカーのジンズ（JINS）が、そんなバーチャル試着のサービス「MEGANE on MEGANE」（メガネ オン メガネ）を11月22日に始める。ディープラーニングを用いた画像生成技術を活用。「メガネを試着する時、裸眼になってしまうため似合っているか分からない」という課題を解消する。 利用者は、形状を読み取る装置に試着したいメガネを置き、自分のメガネを掛けたままディスプレイの画面を見つめる。するとディープラーニングを用いた画像生成技術により、ディスプレイの映像から自分のメガネが消え、代わりに試着したいメガネが合成される仕組みだ。 同サービスは、22日にオープンする「JINS渋谷パルコ店」で提供。言語は日本語と英語に対応する。サングラスは対象外。 AIが試着したメガネが似合って
国民的アイウェアショップ・JINS（ジンズ） JINS（ジンズ）のバーチャル試着とは JINS（ジンズ）のバーチャル試着で出来る事とメリット 出来る事 メリット 実際にやってみよう まとめ 国民的アイウェアショップ・JINS（ジンズ） 出典：JINS 公式オンラインショップ 最早「JINS（ジンズ）」と聞いて、「何処のジーパンですか？」等と返してくる方は日本国内にはほぼおらず、ほぼほぼ確実に「大手アイウェアショップのあれね」と返ってくることでしょう。 Zoff（ゾフ）やOWNDAYS（オンデーズ）等と並び、どこの街にも必ずと言って良い程実店舗を構える国民的なメガネショップです。（敬意をこめて）アイウェア界のユニクロと言ってもいいかもしれません。 JINS（ジンズ）がメガネ業界に参入したのは2001年。企画・生産・流通・販売までを一貫して行う独自のSPA方式で徹底したコストカットを行い、大量
Googleは、ショッピング検索の生成AI採用のバーチャル試着機能を発表した。まずは米国で、H&Mなど一部のブランドの女性用衣服で利用できるようになった。「DALL・E2」などのベースになる「拡散モデル」で開発した。 米Googleは6月14日（現地時間）、生成AI採用のバーチャル試着機能「Virtual try-on」（VTO）をまずは米国で公開したと発表した。検索結果のAnthropologie、Everlane、H&M、LOFTなどのブランドの服の画像に「Try On」バッジが表示される場合に利用できる。 試着と言っても、自分で着るわけではなく、自分の体型や肌の色に近いモデルを選んでそのモデルに目的の服を着せて見るというものだ。 VTOは、「拡散モデル」を採用した生成AIツールだ。拡散モデルは、「DALL・E2」や「Stable Diffusion」、Googleの「Imagen」な
プロジェクトの第一弾では架空の4人組ファッションモデル「Drip」を作成。実在するモデルの顔写真を、AIを使ってCGの体に合成した。活動内容はInstagramやTikTokの公式アカウントで発信するとしている。 今後、ユーザーの年齢や体型に合わせたバーチャルモデルを量産することで、ユーザーの商品選びに役立てたい考え。過去の購買データから好みのアイテムを推測し、バーチャルモデルに着用させたイメージを提案するなどの用途を見込む。バーチャルモデルは従来のモデルのように撮影が不要なことから、撮影コストも削減できるとしている。 ZOZOではこれまでも、スマートフォンで撮影して体形を計測し、3Dデータ化するためのボディースーツ「ZOZOSUIT」などITとファッションを融合させた事業開発を行っていた。 関連記事 似合うコスメ探せる「ZOZOCOSME」3月オープン 肌の色を「ZOZOGLASS」で自
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3つの要点 ✔️ 香港大学とテンセントが共同で，新しいバーチャル試着技術を開発 ✔️ セグメンテーション情報を用いないパースフリーな「teacher-tutor-student」モデルを提案 ✔️ 各種データセットでSoTAを達成 Parser-Free Virtual Try-on via Distilling Appearance Flows written by Yuying Ge, Yibing Song, Ruimao Zhang, Chongjian Ge, Wei Liu, Ping Luo (Submitted on 8 Mar 2021 (v1), last revised 9 Mar 2021 (this version, v2)) Comments: Accepted by CVPR2021 Subjects: Computer Vision and Pattern
難しいマスクの色とサイズ選び。最新AIでバーチャル試着ができるサービス【今日のライフハックツール】 | ライフハッカー・ジャパン
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