现在大家都喜欢网购，便宜又方便。是懒人的最佳选择。

但是，网购是有风险的，宝贝们！

因为你无法像在实体店试穿一样清楚地判断衣服是否适合自己，所以网购只能依靠模特照片进行“大脑修复”，这对你的身体和眼睛都是极大的考验。

有时候，在模特身上“飘飘”的衣服，到了自己身上就成了“买家秀”。有木头吗？

小伙伴们，你们网购衣服的时候有过类似的惨痛教训吗？

像这样

或者这个

不过不用担心。最近Adobe推出了一项AI虚拟试衣的黑科技，可以让你在虚拟人体模特上预览任何衣服，再也不怕成为“买家秀”了~

据venturebeat报道，在过去的十年里，购物者试穿化妆品、服装和配饰的平台实际上已经变得非常受欢迎，原因显而易见。根据银行公司Klarna的调查，29%的购物者喜欢在实际购买前浏览在线产品，而49%的消费者对测量尺寸的解决方案感兴趣，以便在购买前确定某种产品是否合适。

基于这种想法，一群来自Adobe、印度理工学院和斯坦福大学的研究人员探索出了他们所谓的“基于图像的虚拟试穿”，它被称为SieveNet。它可以将服装映射到虚拟对象，从而保留服装的特征(包括褶皱和折叠)，而不会导致纹理模糊或出血。

SieveNet将服装图像传输给虚拟模特。

SieveNet旨在捕捉衣服和人体模型的图像，并生成穿着衣服的人体模型的新图像，同时保留原始的体形、姿势和其他细节。为了达到这个目的，它采用了多阶段技术，包括对服装进行变换，使其保持与人体模特相同的姿态和形状，然后将变形的纹理转移到人体模特身上。

SieveNet示意图

详细介绍这项工作的一篇论文的作者指出，几何扭曲需要考虑服装图像与模特图像中的遮挡(例如，长发或交叉的手臂)之间的形状或姿态的变化。SieveNet中的特殊模块可以预测粗转换的级别以及基于之前粗转换的精细级别的校正，而另一个模块可以计算人体模型上的渲染图像和遮罩。

在一台16GB RAM的PC上使用四块Nvidia 1080Ti显卡进行的实验中，研究人员在数据集上训练了SieveNet，该数据集包含约1.9万张正面女模特和顶级产品的图像。他们报告说，在定性测试中，该系统处理遮挡、姿势变化、出血、几何翘曲和整体质量保留优于基准。此外，它还在定性指标方面取得了最先进的成果，包括弗雷歇起始距离(FID)，可以从目标分布和被评估的系统(本例中为SieveNet)中获取照片，并使用AI对象来识别捕捉重要特征并保留相似性的系统。

确切地说，SieveNet并不是第一个吃螃蟹的人。

2019年，法国美妆巨头欧莱雅集团表示，将通过旗下增强现实(AR)和人工智能公司Modify向美国电商巨头亚马逊提供虚拟口红颜色测试技术。亚马逊美妆部门负责人尼古拉斯·勒·布尔乔亚(Nicolas Le Bourgeois)表示:“随着这种由人工智能支持的虚拟体验的加入，亚马逊客户可以轻松试用成千上万支口红，并与手机相册中的朋友分享，而不用担心购买不合适的色号。”

启动Vue的系统。AI学会了通过分析服装的特征来制作逼真的姿势、肤色和其他特征。从服装的快照上，可以生成各种尺寸的模特图像，比传统照片拍摄快5倍！

此外，古驰和耐克还提供允许人们试穿鞋子的应用程序。

古驰AR应用程序启动，允许客户虚拟“试穿”Ace运动鞋系列。

研究人员断言，像SeiveNet这样的系统可以更容易地集成到现有的应用程序和网站中。他们写道，“虚拟试穿——在个性化环境中可视化时尚产品——对于在线时尚交易尤为重要，因为它弥补了实体店直接购物体验的不足”，“与最先进的基于图像虚拟试穿的方法相比，我们取得了显著的改进。”(雷锋网雷锋网雷锋网)