谷歌的AI时尚达人：虚拟试衣服
Google 推出了最新的时尚和技术突破：一款先进的虚拟试穿(VTO)功能，适用于服装。这种创新工具利用人工智能(AI)为用户提供多种身形和尺寸模型的真实可视化效果，让用户能够看到服装的穿着效果。它甚至模拟了重要元素，如褶皱、折叠、贴身、拉伸和皱纹。Google的购物AI研究人员开发的生成式AI模型正在推动虚拟时尚的界限。让我们深入探讨这一令人兴奋的发展，并探索它如何改变我们在网上购物的方式。
颠覆虚拟试穿：深入了解Google的突破
Google通过引入一种树立新的真实标准的功能，打破了虚拟试穿的世界。通过这个虚拟试穿工具，用户现在可以想象出服装在真实模型上的效果，准确地呈现各种身形和尺寸。Google的购物AI研究人员通过专注于服装的褶皱、折叠、贴身、拉伸和皱纹等基本细节，开发了一个生成式AI模型，提供了前所未有的虚拟购物体验。
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超越“Clueless”：克服当前技术的局限性
虚拟试穿自从在电影《Clueless》中流行以来已经走过了很长的路程。以前的技术依赖于几何变形将服装图像放在轮廓上，往往会导致形状不规则和不自然的外观。这些方法未能将服装适应身体，经常出现错误的褶皱位置等视觉缺陷。Google的新虚拟试穿功能旨在通过从头生成高质量、逼真的服装图像来超越这些局限。
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从像素到完美：扩散型AI模型的力量
为了实现无与伦比的逼真，Google的研究人员采用了扩散型AI模型。扩散是指逐渐向图像添加额外的像素(或“噪声”)，直到它变得无法识别，然后再去除噪声，无缺陷地重构原始图像。通过将扩散合并到他们的AI模型中，Google的虚拟试穿功能生成了人们穿着衣服的逼真图像。
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准确可视化服装适合度的挑战：结合姿势和形状适应
虚拟试穿中的一个关键挑战是准确地展现服装在个体上的适合度，考虑到重要的姿势和形状变化。以前的方法要么专注于保留服装细节而不考虑姿势和形状的变化，要么允许试穿所需的姿势和形状，但缺乏服装细节。Google的解决方案将先进的服装细节保留与有效的姿势和形状变化相结合，从而产生精确而逼真的可视化效果。
背后的科学：理解文本到图像模型中的扩散
为了理解Google的AI模型的内部工作原理，了解扩散的概念是至关重要的。在像Imagen这样的文本到图像模型中，扩散涉及逐渐向图像添加噪声，直到它变得无法识别，然后去除噪声以无缺陷地重构原始图像。结合大语言模型(LLM)，这个过程仅基于文本输入就能生成逼真的图像。
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揭示一种新方法：基于图像的扩散与交叉注意力
Google的研究人员从Imagen中汲取灵感，采用扩散进行虚拟试穿，但加入了一点变化。他们将一对图像——一张服装图像和一张人物图像——并入扩散过程中。这两个图像通过神经网络相互作用，利用一种叫做“交叉注意力”的技术。这种新颖的图像扩散和交叉注意力的组合构成了Google的虚拟试穿AI模型的基础。
利用数据的力量：Google的购物图表登场
为确保虚拟试穿功能尽可能有用和逼真，Google的研究人员使用了通过Google购物图谱可用的庞大数据集对其AI模型进行了训练。这个综合数据集包括最新的产品、卖家、品牌、评论和库存，提供了丰富的信息，以增强虚拟试穿体验的准确性和质量。
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掌握逼真度：通过数百万图像对进行严格训练
Google的AI模型经过了严格的训练，以掌握生成逼真服装可视化的艺术。通过使用数百万个图像对，描绘了穿着衣服的人在不同的姿势中，AI模型学会了将服装形状与不同的身体姿势相匹配。这个广泛的训练过程使得AI模型能够生成在不同模型的不同角度上高度逼真的服装图像。
时尚探索的新时代：虚拟试穿现已推出
从今天开始，时尚爱好者可以在Google购物图谱上体验女装顶部的虚拟试穿功能，涵盖Anthropologie、LOFT、H&M和Everlane等知名品牌。虚拟试穿功能承诺颠覆用户在线探索时尚选择的方式，提供交互式和沉浸式的体验。
开始时尚之旅：来自知名品牌的女式上衣
通过Google的虚拟试穿功能，用户现在可以轻松地可视化来自一系列热门品牌的女式上衣。无论是探索Anthropologie的折衷设计、LOFT的多功能系列、H&M的引领潮流的时尚、还是Everlane的可持续风格，用户现在都可以看到这些服装在不同身材和尺寸的模特身上的样子。
虚拟试穿的未来：增强和品牌扩展
Google的虚拟试穿功能只是个开始。随着技术的发展和改进，这个工具将变得更加精确，并扩展到包括更广泛的用户喜爱的品牌。未来承诺着令人兴奋的增强和品牌扩展，使时尚爱好者能够像以前从未尝试过的那样虚拟试穿衣服。
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我们的意见
随着Google虚拟试穿功能的推出，线上和线下购物体验之间的界限已经模糊。这项由先进的AI模型和丰富的数据支持的卓越创新，彻底改变了我们探索时尚选择的方式。它还有可能影响我们做出知情购买决策的方式。虚拟试穿功能将在未来变得越来越逼真和易于使用。随着这些进步，在线时尚的未来将变得更具沉浸感、交互式和个性化。
