DM-VTON: Die Zukunft des Online-Kleidungs-Anprobierens

Die Modeindustrie, vor allem beim Online-Shopping, hat sich in den letzten Jahren mega verändert. Aber die Leute müssen immer noch in Geschäfte gehen, um zu checken, ob die Klamotten passen. Um das Einkaufen besser zu machen, gibt's immer mehr Interesse an Virtual Try-On (VTON) Technologie. Diese Technik ermöglicht es den Kunden, zu sehen, wie die Klamotten an ihnen aussehen, ohne ein Geschäft besuchen zu müssen. Mit Hilfe von Augmented Reality (AR) können die Kunden ein spassiges und interaktives Einkaufserlebnis direkt von zu Hause aus haben.

Allerdings konzentrieren sich viele der vorhandenen Methoden für Virtual Try-On hauptsächlich auf die Qualität der erzeugten Bilder, ohne darauf zu achten, wie lange es dauert, diese Bilder zu generieren. Das kann ein Problem sein, weil einige Methoden zu langsam sind, um auf normalen Geräten gut zu funktionieren. Wir haben ein neues System namens Distilled Mobile Real-time Virtual Try-On (DM-VTON) entwickelt. Dieses System soll schnell und effizient sein, während es trotzdem gute Ergebnisse liefert.

#Was ist DM-VTON?

DM-VTON ist ein neues Framework, das darauf abzielt, die Virtual Try-On Technologie zugänglicher zu machen. Es funktioniert mit zwei Komponenten: einem Teacher-Netzwerk und einem Student-Netzwerk. Das Teacher-Netzwerk ist wie ein Coach, der dem Student-Netzwerk beibringt, realistische Bilder von Personen in Klamotten zu erstellen. Wichtig ist, dass das Student-Netzwerk keine zusätzlichen Infos über die Körperform oder Pose der Person braucht, was es schneller und einfacher macht.

Für das Student-Netzwerk haben wir ein spezielles Mobile Generative Module entworfen, das die Zeit zur Bildproduktion verkürzt, ohne die Qualität der Ausgabe zu verlieren. Ausserdem haben wir eine Methode entwickelt, um variierte Posen für Trainingsbilder zu generieren, was dem System hilft, in realen Situationen besser abzuschneiden. Unsere Tests zeigen, dass DM-VTON Bilder mit einer Geschwindigkeit von 40 Bildern pro Sekunde auf einer einzelnen Grafikkarte (GPU) erzeugen kann und dabei wenig Speicher braucht.

#Der Bedarf an Virtual Try-On

Trotz der Fortschritte im Online-Shopping besuchen viele Leute immer noch physische Geschäfte, um Klamotten anzuprobieren. Das liegt daran, dass sie wissen wollen, wie die Klamotten an ihnen aussehen, bevor sie kaufen. Virtual Try-On Technologie will diese Lücke schliessen, indem sie es den Kunden ermöglicht, zu sehen, wie die Klamotten von zu Hause aus passen. Diese Technologie macht nicht nur Spass; sie hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir nach Klamotten shoppen, zu verändern.

Allerdings erfordern viele existierende Virtual Try-On Methoden komplexe Setups und lange Verarbeitungszeiten. Wenn die Kunden warten müssen, bis die Bilder laden, verlieren sie schnell das Interesse. Daher ist ein System, das schnell hochwertige Bilder erzeugen kann, unerlässlich. Hier kommt DM-VTON ins Spiel.

#Hauptmerkmale von DM-VTON

#Knowledge Distillation

Das DM-VTON Framework basiert auf einem Prozess namens Knowledge Distillation. Dabei lernt das Teacher-Netzwerk, wie es seinen Job gut macht, und hilft dann dem Student-Netzwerk, schnell zu lernen. Das Teacher-Netzwerk nutzt eine traditionelle Virtual Try-On Methode, die mehr Zeit braucht, aber hochqualitative Bilder liefert. Das Student-Netzwerk lernt dann vom Teacher, um ähnliche Ergebnisse zu reproduzieren, ohne alle komplexen Details zu brauchen, was es schneller macht.

#Mobile Generative Module

Ein wesentlicher Bestandteil unseres Systems ist das Mobile Generative Module. Das hilft dabei, Bilder schnell zu erstellen, während die Qualität hoch bleibt. Das Design ist leicht, was bedeutet, dass es nicht viel Rechenpower oder Speicher benötigt. Das ist echt wichtig, da viele Leute Smartphones und Tablets mit begrenzten Ressourcen nutzen.

#Virtual Try-on-guided Pose for Data Synthesis

Ein weiteres Problem mit Virtual Try-On Systemen ist, dass viele Trainingsdatensätze limitierte Pose-Variationen haben. Das kann zu Modellen führen, die in der Theorie gut funktionieren, aber in realen Situationen, wo die Posen vielfältiger sind, versagen. Um das anzugehen, haben wir die Virtual Try-on-guided Pose for Data Synthesis (VTP-DS) eingeführt. Dieses Tool generiert automatisch neue Bilder, damit das System aus einer breiteren Palette von Posen lernen kann. Es erkennt, wann das System mit bestimmten Posen Schwierigkeiten hat und erstellt neue Bilder basierend auf diesen Infos.

#Experimentelle Ergebnisse

Wir haben unser DM-VTON Framework mit anderen führenden Virtual Try-On Methoden getestet, um zu sehen, wie gut es performt. Wir haben uns auf drei Hauptbereiche konzentriert: wie realistisch die Bilder aussahen, wie schnell das System arbeitete und wie viel Speicher es nutzte. Wir haben gemessen, wie schnell es Bilder erstellen konnte und wie gut diese Bilder die Kleidung darstellten.

Unsere Ergebnisse zeigten, dass DM-VTON in Geschwindigkeit und Speichereffizienz besser abschneidet als andere Methoden, während es trotzdem hochqualitative Bilder produziert. Das bedeutet, dass die Nutzer ein flüssigeres Einkaufserlebnis geniessen können, ohne auf den Realismus der Kleidungstrypen zu verzichten.

#Nutzerfeedback

Um zu verstehen, wie gut unser System im echten Leben funktioniert, haben wir eine Gruppe von Leuten eingeladen, es auszuprobieren. Sie nutzten DM-VTON, um zu sehen, wie verschiedene Klamotten an ihnen aussehen würden. Die meisten Teilnehmer fanden es hilfreich, um Entscheidungen beim Klamottenkauf zu treffen. Viele fühlten sich nach dem virtuellen Anprobieren der Teile sicherer in ihren Entscheidungen.

Einige Nutzer bevorzugten es, ihre eigenen Bilder zu verwenden, da das ein realistischeres Erlebnis bot, während andere die Option mochten, Modelbilder zu nutzen, um zu sehen, wie die Klamotten fallen und passen würden. Die Teilnehmer gaben auch wertvolles Feedback, wie das System verbessert werden könnte. Zum Beispiel erwähnten sie, dass die Qualität des Hintergrunds in ihren eigenen Bildern manchmal die Ergebnisse beeinflusste.

#Zukünftige Verbesserungen

Obwohl DM-VTON vielversprechende Ergebnisse zeigte, gibt es Bereiche, in denen man verbessern kann. Ein angesprochenes Problem war, dass das System bei komplexen Posen, wie überkreuzten Armen oder halbgewendeten Körpern, Schwierigkeiten hatte. Das System so zu verbessern, dass es mit einer breiteren Palette von Posen umgehen kann, würde es robuster machen. Zudem könnten bessere Hintergrundverarbeitungstechniken helfen, das gesamte Erlebnis zu verbessern, wie Helligkeit anzupassen und Ablenkungen im Hintergrund zu entfernen.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass DM-VTON ein vielversprechendes neues Framework für Virtual Try-On Technologie ist, das Geschwindigkeit und Effizienz in den Vordergrund stellt. Indem wir ein leichteres Student-Netzwerk mit Hilfe eines komplexeren Teacher-Netzwerks trainieren, können wir hochqualitative Bilder schnell bereitstellen. Die Einführung neuer Techniken zur Generierung variierter Posen hilft dem System auch, sich besser an reale Situationen anzupassen.

Die experimentellen Ergebnisse und das Nutzerfeedback deuten darauf hin, dass DM-VTON grosses Potenzial hat, um das Online-Shopping einfacher und angenehmer zu machen. Während wir das System weiter verfeinern und Verbesserungsbereiche angehen, glauben wir, dass es eine bedeutende Rolle in der Zukunft des Mode-E-Commerce spielen könnte.