DM-VTON: Il Futuro del Fitting di Abbigliamento Online

L'industria della moda, soprattutto gli acquisti online, è cambiata tantissimo negli ultimi anni. Ma la gente deve ancora andare nei negozi per vedere se i vestiti gli stanno bene. Per migliorare lo shopping, c'è un crescente interesse per la tecnologia del "provare virtualmente" (VTON). Questa tecnologia permette ai clienti di vedere come i vestiti staranno su di loro senza dover visitare un negozio. Con l'aiuto della Realtà Aumentata (AR), i clienti possono divertirsi e avere un'esperienza di shopping interattiva direttamente da casa.

Tuttavia, molti dei metodi esistenti per il provare virtualmente si concentrano principalmente sulla qualità delle immagini prodotte, senza considerare quanto ci vuole per generare quelle immagini. Questo può essere un problema perché alcuni metodi sono troppo lenti per funzionare bene su dispositivi normali. Abbiamo creato un nuovo sistema chiamato Distilled Mobile Real-time Virtual Try-On (DM-VTON). Questo sistema è progettato per essere veloce ed efficiente, offrendo comunque buoni risultati.

#Cos'è DM-VTON?

DM-VTON è un nuovo framework che punta a rendere la tecnologia del provare virtualmente più accessibile. Funziona con due parti: una rete Teacher e una rete Student. La rete Teacher è come un coach che insegna alla rete Student come creare immagini realistiche di persone che indossano vestiti. È importante notare che la rete Student non ha bisogno di informazioni aggiuntive sulla forma o sulla posa del corpo della persona, il che lo rende più veloce e facile da usare.

Per la rete Student, abbiamo progettato un modulo Mobile Generative speciale che aiuta a ridurre il tempo necessario per produrre immagini, senza perdere la qualità del risultato. Abbiamo anche sviluppato un metodo per generare pose più varie per le immagini di addestramento, che aiuta il sistema a funzionare meglio in situazioni reali. I nostri test mostrano che DM-VTON può creare immagini a una velocità di 40 fotogrammi al secondo su una singola unità di elaborazione grafica (GPU) utilizzando poca memoria.

#La necessità del provare virtualmente

Nonostante i progressi nello shopping online, molte persone visitano ancora negozi fisici per provare i vestiti. Questo perché vogliono sapere come i vestiti staranno su di loro prima di effettuare un acquisto. La tecnologia del provare virtualmente punta a colmare questo divario, permettendo ai clienti di vedere come i vestiti gli stanno da casa. Questa tecnologia non è solo divertente; ha il potenziale per cambiare il modo in cui facciamo shopping per i vestiti.

Tuttavia, molti metodi di provare virtualmente richiedono impostazioni complesse e lunghi tempi di elaborazione. I clienti potrebbero perdere interesse se devono aspettare che le immagini si carichino. Pertanto, un sistema che possa generare rapidamente immagini di alta qualità è essenziale. Qui entra in gioco DM-VTON.

#Caratteristiche principali di DM-VTON

#Distillazione della Conoscenza

Il framework DM-VTON si basa su un processo chiamato distillazione della conoscenza. Qui la rete Teacher impara a svolgere bene il suo lavoro e poi aiuta la rete Student a imparare in fretta. La rete Teacher utilizza un metodo tradizionale di provare virtualmente che richiede più tempo ma fornisce immagini di alta qualità. La rete Student impara quindi dalla Teacher per ricreare risultati simili senza bisogno di tutti i dettagli complessi, rendendo tutto più veloce.

#Modulo Generativo Mobile

Un componente principale del nostro sistema è il Modulo Generativo Mobile. Questo aiuta a creare immagini rapidamente mantenendo alta la qualità. Il design è leggero, quindi non utilizza molta potenza di calcolo o memoria. Questo è molto importante poiché molte persone utilizzano smartphone e tablet che hanno risorse limitate.

#Pose guidate dal provare virtualmente per la sintesi dei dati

Un'altra sfida con i sistemi di provare virtualmente è che molti set di dati di addestramento hanno variazioni di posa limitate. Questo può portare a modelli che funzionano bene in teoria ma falliscono in situazioni reali dove le pose sono più varie. Per affrontare questo, abbiamo introdotto la Pose guidata dal provare virtualmente per la sintesi dei dati (VTP-DS). Questo strumento genera automaticamente nuove immagini per aiutare il sistema a imparare da una gamma più ampia di pose. Riconosce quando il sistema ha difficoltà con pose specifiche e crea nuove immagini basate su quelle informazioni.

#Risultati sperimentali

Abbiamo testato il nostro framework DM-VTON rispetto ad altri metodi di provare virtualmente per vedere quanto bene si comporta. Ci siamo concentrati su tre aree principali: quanto erano realiste le immagini, quanto era veloce il sistema e quanta memoria utilizzava. Abbiamo misurato quanto rapidamente poteva creare le immagini e quanto bene quelle immagini rappresentavano i vestiti.

I nostri risultati hanno mostrato che DM-VTON ha superato altri metodi in velocità e efficienza della memoria pur producendo immagini di alta qualità. Questo significa che gli utenti possono godere di un'esperienza di shopping più fluida senza sacrificare il realismo dei provare i vestiti.

#Feedback degli utenti

Per capire quanto bene funziona il nostro sistema nella vita reale, abbiamo invitato un gruppo di persone a provarlo. Hanno usato DM-VTON per vedere come sarebbero apparsi diversi vestiti su di loro. La maggior parte dei partecipanti ha trovato utile il sistema per prendere decisioni sull'acquisto dei vestiti. Molti si sono sentiti più sicuri nelle loro scelte dopo aver provato virtualmente i capi.

Alcuni utenti preferivano usare le proprie immagini, poiché dava un'esperienza più realistica, mentre altri gradivano l'opzione di usare immagini di modelli per vedere come i vestiti si adattassero e drappeggiassero. I partecipanti hanno anche fornito feedback preziosi su come migliorare il sistema. Ad esempio, hanno menzionato che la qualità dello sfondo nelle loro immagini a volte influenzava i risultati.

#Futuri miglioramenti

Sebbene DM-VTON abbia mostrato risultati promettenti, ci sono aree da migliorare. Un problema notato è che il sistema ha avuto difficoltà con pose complesse, come le braccia incrociate o i corpi mezzi girati. Migliorare il sistema per gestire una gamma più ampia di pose lo renderebbe più robusto. Inoltre, l'incorporamento di tecniche migliori di elaborazione dello sfondo potrebbe aiutare a migliorare l'esperienza complessiva, come regolare la luminosità e rimuovere distrazioni dallo sfondo.

#Conclusione

In sintesi, DM-VTON è un nuovo framework promettente per la tecnologia del provare virtualmente che enfatizza velocità ed efficienza. Insegnando a una rete Student più leggera con l'aiuto di una rete Teacher più complessa, possiamo fornire immagini di alta qualità rapidamente. L'introduzione di nuove tecniche per generare pose varie aiuta anche il sistema ad adattarsi meglio a situazioni reali.

I risultati sperimentali e il feedback degli utenti suggeriscono che DM-VTON ha molto potenziale per rendere lo shopping online più facile e piacevole. Man mano che continuiamo a perfezionare il sistema e affrontare le aree di miglioramento, crediamo che possa svolgere un ruolo significativo nel futuro dell'e-commerce nella moda.