Google разрабатывает инструмент для покупок на основе искусственного интеллекта, который позволяет пользователям примерять платья и рубашки дома

В прошлом году Google представила в Поиске помощника по покупкам на базе искусственного интеллекта, который позволяет пользователям получить визуальное представление о том, как тот или иной предмет одежды будет смотреться на определенном типе фигуры.

В прошлом году Google представила в Поиске помощника по покупкам на базе искусственного интеллекта, который позволяет пользователям визуально представить, как тот или иной наряд будет смотреться на определенном типе фигуры. Изначально эта функция была запущена в основном с поддержкой топов нескольких брендов женской одежды. Теперь, после более чем года оценки преимуществ как для потребителей, так и для модных брендов, Google расширяет свой инструмент для покупок на базе искусственного интеллекта, включив в него еще одну категорию одежды: платья.

Покупатели в США теперь будут видеть значок «примерить», когда будут искать платье в Google. Инструмент ИИ покажет модели с разными типами телосложения, от XXS до XXXL. Пользователи могут выбрать модель, которая подходит их типу телосложения, и примерить платье, чтобы увидеть, подходит ли оно им, прежде чем принять решение о заказе. Найдя подходящее платье, они могут перейти на сайт продавца, чтобы купить его.

Google разрабатывает инструмент для покупок на основе искусственного интеллекта, который позволяет пользователям примерять платья и рубашки дома. Изображение 1

Google заявила, что ей пришлось преодолеть множество трудностей, чтобы настроить инструмент, а также добавить поддержку платьев, поскольку платья закрывают большую часть тела и «часто более детализированы, чем топы, с точки зрения драпировки, стиля, длины или формы, и включают в себя все: от длинных кофточек до коротких юбок или макси-платьев с открытыми плечами и бесчисленное множество других стилей».

Для реализации этой функции Google не могла просто использовать существующую модель ИИ Virtual Try-On (VTO). Хотя модель ИИ VTO способна рассеивать изображения с низким разрешением, «такой подход часто приводит к потере важных деталей юбки». Чтобы преодолеть этот недостаток, команда Google придумала новую стратегию обучения под названием «Трансформатор диффузии VTO-UNet (VTO-UDiT)».

VTO-UDiT фокусируется на рассеивании изображений с низким разрешением и постепенно тренируется на более высоких разрешениях в процессе рассеивания. Такой подход обеспечивает точное воспроизведение мелких деталей, таких как складки, узоры и текстуры тканей.

В настоящее время Google не планирует развертывать эту функцию в других регионах за пределами США. Потребуется гораздо больше времени для оценки и завершения.

Сэмюэл Дэниел