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枝头的喜鹊|电商的“穿衣AI”用得好，剁手根本停不了


金磊 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公家号 QbitAI
网购看中了一件衣服和一条裤子 ， 不知搭配起来效果如何 ， 怎么办？
尝尝这款「穿衣AI」 。
如果你在网上看中下面这几件衣服 ， 先把它们「保藏」起来 。
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然后挑一个模特 。
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接下来 ， 合成一下 ， 就可以看到这些衣服搭配起来的效果啦~
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这就是来自亚马逊的一项「穿衣AI」新技术——Outfit-VITON ， 并且论文中了CVPR 2020 。
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在线衣服穿搭如何实现？
Outfit-VITON主要包括以下几个部门：
外形天生模型：输入是一个查询图像 ， 并以此作为终极输出图像的模板；
外观天生模型：将选好的衣服 ， 添加到查询图像中的人物身上；
外观优化模型：将上述步骤得到的结果进行细化 ， 输出终极效果 。
工作流程如下图所示 。
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正如上面所提到的 ， 系统的输入是一个 H×W 的 RGB 查询图像x0 ， 还包括一组由衣饰组成的额外参考 RGB 图像(x1 ， x2 ， … ， xM) 。
这里需要留意的是 ， 这些想要搭配的衣饰图像 ， 可以是像流程图中那样的人物完整图像 ， 也可以是展示单件衣饰的局部图像 。
然后 ， 便是图像分割任务 ， 为此 ， 研究职员练习了一个PSP语义分割网络 ， 记做S ， 其大小为H×W×Dc 。
用这个语义分割网络S ， 计算查询图像(模特)和参考图像(衣饰)的分割映射 。
分割后的输出 ， 就转交给一个「外形天生网络」来处理 ， 这样就可以先得到一个大致的轮廓 。
接下来 ， 便提取衣饰中的外观特征向量 ， 并将其“贴”到对应的轮廓区域 ， 也就是流程图中的「外观天生」步骤 。
值得注意的是 ， 外形和外观天生网络是分别进行练习的 ， 使用统一练习集的单一输入图像；并且 ， 在每个练习方案中 ， 生成器、判别器和自动编码器是共同练习的 。
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最后 ， 研究职员还提出了一个「在线优化」模型 ， 将原来的衣饰样式 ， 更加完整、细致的“贴”到新模特身上 。
亚马逊为网购顾客“操碎了心”
除了这项研究之外 ， 亚马逊还有2篇CPVR论文 ， 也针对网购顾客 。
在其中一篇论文中 ， 研究职员开发了一个系统 ， 可以让用户通过描述产品图像的变化 ， 来增强产品查询 。
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例如 ， 你在网购的时候 ， 看上了一条玄色连衣裙的款式 ， 但是对它的颜色并不满足 。
【枝头的喜鹊|电商的“穿衣AI”用得好，剁手根本停不了】那么 ， 你就可以说一句“我想要相同款式的粉色连衣裙” ， 那么查询后的结果就会输出相应的产品 。
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而另一项研究针对“商品增补” ， 也就是说 ， 给用户做商品推荐 。
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