Facebook Gibt Ihnen Einen Modestylisten, Es Wird Empfohlen, Es Vor Der Reise Am Nationalfeiertag Zu Überprüfen

**Szenariobeschreibung:**Für viele Menschen ist das Anziehen eine schwierige Aufgabe. Egal, ob Sie zur Arbeit gehen, an einem Meeting teilnehmen, sich verabreden oder in den Urlaub fahren, jeder steht vor der Frage „Was soll ich anziehen?“ vor dem Kleiderschrank. Facebook hat vor Kurzem den KI-Modestylisten Fashion++ auf den Markt gebracht, der Ihnen dabei helfen kann, vorhandene Kleidungsstücke optimal zu nutzen, ohne sie kaufen zu müssen, Ihnen ein modischeres Aussehen zu verleihen und Sie in Sekundenschnelle in einen Modeexperten zu verwandeln.

Stehen Sie morgens auf, waschen Sie sich, schminken Sie sich schön, klicken Sie dann auf die Tasten „links“ und „rechts“ auf dem Computerbildschirm, beobachten Sie, wie die Kleidung auf dem Bildschirm hin und her wechselt, wählen Sie eine Reihe von Lieblingskombinationen aus, klicken Sie auf „Zieh mich an“, und auf dem Bildschirm wird der Effekt des virtuellen Porträts mit der ausgewählten Kleidung angezeigt. Das heutige Ausgeh-Outfit ist schnell fertig.

Dies ist ein Clip aus dem Film Clueless. Die Modeheldin Cher Horowitz hat einen virtuellen Stylisten. Mithilfe dieses virtuellen Stylisten kann sie die Wirkung ihrer Kleidungskombinationen in der Vorschau prüfen und eine Reihe ihrer Lieblingsoutfits auswählen.

Heutzutage werden die Hightech-Szenen in Filmen durch KI-Technologie in die Realität umgesetzt und übertreffen diese sogar.

Facebook Das neueste personalisierte Kleidungsempfehlungsmodell**Mode++,**Durch Algorithmen können vorhandene Kleidungsstücke geschickt angepasst werden, um ihnen ein modischeres Aussehen zu verleihen. Sogar ein Anfänger in Sachen Kleidung kann sich im Handumdrehen in einen Modeexperten verwandeln.

KI-Stylist: Kleidungskenntnisse auf Knopfdruck

Die beunruhigendsten Fragen für Männer und Frauen in der Stadt sind jeden Tag nicht nur „Was soll ich heute essen?“, sondern auch „Was soll ich heute anziehen?“

Jedes Mal, bevor ich ausgehe, ordne ich die Kleidung in meinem Schrank in verschiedenen Kombinationen, weiß aber immer noch nicht, welche Kombination am besten aussieht und am besten passt. Viele Freundinnen sind daher zu dem Schluss gekommen: „Im Kleiderschrank einer Frau fehlt immer ein Kleidungsstück.“

Der Nationalfeiertag steht vor der Tür, Sie möchten verreisen und allerlei schöne Fotos machen. Haben Sie das Gefühl, dass Ihnen in Ihrem Kleiderschrank schon wieder die richtige Kleidung fehlt? Tatsächlich fehlt es Ihnen vielleicht nicht an Kleidung, sondern an einem Kleidungsratgeber. Tatsächlich kann dasselbe Kleidungsstück je nach Trageweise, beispielsweise durch das Hinzufügen eines Schals oder das Hochkrempeln der Ärmel, sehr unterschiedliche Effekte erzielen.

Obwohl die großen Modeblogger von heute mit ihrer großen Fangemeinde denjenigen helfen können, die sich nicht gut in Schale werfen können, besteht ihr letztendliches Ziel oft darin, „zu kaufen, zu kaufen, zu kaufen“.

Fashion++, ein kürzlich von Facebook eingeführtes Modell zur Empfehlung von Mode-Outfits, regt nicht zum Einkaufen an. Stattdessen nutzt es die vorhandene Kleidung des Benutzers voll aus und passt die Kombination durch eine Änderung der Kleidungsart (z. B. durch Hochkrempeln der Ärmel oder Einstecken in die Hosentaille) an, um den Lieblingslook des Benutzers zu erzielen.

Das Fashion++-Modell besteht aus einem tiefen neuronalen Netzwerk zur Bildgenerierung, das Kleidung erkennt und lernt, diese auf der Grundlage einer Kodierung jedes Kleidungsstücks zu synthetisieren. Die Kodierung ist explizit nach Form und Textur des Kleidungsstücks aufgeschlüsselt, sodass Passform und Farbe/Muster/Material direkt bearbeitet werden können.

Das abschließende Experiment zeigte, dass Fashion++ in der Lage war,**Bietet erfolgreiche Ankleidetipps, die einfach umzusetzen sind.**Zum Beispiel: ein neues Kleidungsstück kaufen; Passen Sie die Farbe, die Trageweise (z. B. durch Hochkrempeln der Ärmel) oder die Größe (z. B. durch weitere Hose) an.

Wie können KI-Systeme trainiert werden, um beim Anziehen zu beraten?

Die französische Avantgarde-Modedesignerin Coco Chanel sagte einmal: „Bevor Sie das Haus verlassen, schauen Sie in den Spiegel und ziehen Sie ein Kleidungsstück aus.“ Dieses Zitat hatte einen tiefgreifenden Einfluss auf die Modebranche. Dies bedeutet, dass durch subtile Anpassungen, wie etwa das Entfernen eines Accessoires oder das Abnehmen eines Hutes, vorhandene Kleidung modischer aussehen kann.

Diese Idee hat das Fashion++-Team dazu inspiriert, eine neue Herausforderung im Bereich Computer Vision einzuführen: Sie hofften, durch die Feinabstimmung von Kleidung/Accessoires mithilfe von Algorithmen den allgemeinen Sinn für Mode zu verbessern.

Zu den spezifischen Inhalten dieses Projekts gehören: ein Rahmen für die Kleidungserstellung, das Erlernen der Beurteilung von Mode anhand von Online-Bildern, das Bearbeiten von Kleidungskombinationen und die Ausgabe von Ergebnissen.

Fashion++ Rahmenwerk zur Bekleidungsgeneration

Dabei werden zunächst die Textmerkmale t und Formmerkmale s des Ausgangskleidungsstücks x bearbeitet und anschließend durch das Bearbeitungsmodul F++ bearbeitet, um neue Textmerkmale und Formmerkmale t++ und s++ zu erzeugen.

Anschließend wird der Generator GSDie neuen Merkmale werden an das 2D-semantische Segmentierungsmodell zurückgemeldet und schließlich vom Generator G generiertTGenerieren Sie den bearbeiteten neuen Kleidungsanpassungseffekt x++.

Fashion++ Mode-Klassifikator

Das Team ordnet die Komponenten eines bestimmten Outfits (z. B. Tasche, Oberteil, Stiefel) ihren jeweiligen Codes zu. Anschließend wird ein diskriminierender Modeklassifikator verwendet, der anhand von 12.744 öffentlichen Bildern von Kleidung trainiert wird, die als modisch erkannt wird.

Darüber hinaus beugte das Team auch Negativbeispielen vor, indem es die Kleidung im Modebeispiel durch die am wenigsten ähnliche Kleidung austauschte. Beim Trainieren des Modeklassifizierers kam das Team zu dem Schluss, dass der ideale Trainingssatz vielleicht aus zwei Bildsätzen bestehen würde: Jeder Bildsatz zeigte dieselbe Person in leicht unterschiedlicher Kleidung, wobei ein Satz im Allgemeinen als modischer als der andere angesehen wurde. Sie argumentieren jedoch, dass solche Datensätze nicht nur für eine groß angelegte Kuratierung ungeeignet seien, sondern auch mit der Weiterentwicklung populärer Elemente veralten würden.

Man kann es sich auch so vorstellen, dass eine Reihe von Bildern einer bestimmten Gruppe (wie etwa Prominente) als positive Beispiele betrachtet werden und eine andere Reihe von Bildern (wie etwa normale Menschen) als negative. Sie stellten jedoch fest, dass ein solcher Datensatz zu einer Verwechslung von Identität und Stil führen würde, sodass der Klassifikator bei einigen Attributen, die nichts mit Mode zu tun hatten, Unterschiede zwischen den beiden Gruppen feststellen würde.

Daher schlugen sie vor, aus Online-Bildern modischer Kleidung automatisch weniger modische Fotos auszuwählen. Die Grundidee besteht darin, aus Fotos von Modegurus „unmodische“ Outfits zu kreieren, um die Erkennungsfähigkeit des Models zu trainieren.

Sie begannen mit einem Foto eines kompletten Outfits auf Chictopia, einer Online-Plattform für soziale Netzwerke im Modebereich, wählten ein Teil zum Ändern aus und ersetzten es dann durch ein anderes Kleidungsstück. Um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass das Ersatzkleidungsstück unmodern wird, wählten sie aus dem Set ein Kleidungsstück aus, das dem Originalkleidungsstück am wenigsten ähnelte.

Mithilfe dieser Daten trainierte das Team einen**3-lagiger Multilayer Perceptron (MLP)-Klassifikator.**Durch das Trainieren eines Modeklassifizierers anhand dieser Zerlegungen (in Kleidungsstücke) und Form- und Texturkodierungen kann ein einfaches MLP subtile visuelle Eigenschaften und komplexe Synergien von Kleidungsstücken effektiv erfassen.

Bearbeiten Sie die Kollokation und geben Sie das Ergebnis aus

Sobald der Klassifikator trainiert ist, aktualisiert das System die Kleidung schrittweise, um sie modischer zu gestalten. Teamauslastung15930 BilderDer Generator ist trainiert.

Der Generator besteht aus einem neuronalen Netzwerk zur Bildgenerierung, einem Variational Autoencoder zur Umrissgenerierung und einem Conditional Generative Adversarial Network (cGAN) zur Farb- und Mustergenerierung, was zu einem neu angepassten Erscheinungsbild führt.

Um sowohl das Muster/die Farbe als auch die Form/Passform des Kleidungsstücks zu berücksichtigen,**Sie zerlegten die Kodierung jedes Kleidungsstücks in seine Textur- und Formkomponenten.**Ermöglicht dem Redakteur, zu steuern, wo und was geändert werden soll (z. B. die Farbe eines Hemdes anpassen, ohne den Stil zu verändern, oder den Ausschnitt ändern oder das Hemd in die Hose stecken).

Nach der Optimierung der Bearbeitungen stellt das Modell seine Ausgabe in zwei Formaten bereit: Das erste ruft die Kleidungsstücke aus dem Inventar ab, die seine Vorschläge am besten umsetzen, und das zweite stellt auf der Grundlage der geänderten Kleidungsstückkodierungen dar, wie dieselbe Person in der angepassten Erscheinung aussehen würde.

Das Team validierte seinen Ansatz mithilfe des Modebilddatensatzes von Chictopia und zeigte durch automatisierte Messgrößen und Benutzerstudien, dass es erfolgreich minimale Outfit-Änderungen generieren und dabei eine Basislinie übertreffen kann.

Facebook glaubt, dass Fashion++ den Menschen dabei helfen wird, mithilfe einer App zu lernen, sich modisch zu kleiden, indem sie vorhandene Kleidungsstücke optimieren, anstatt mehr Geld dafür auszugeben.

Erfahren Sie, wie Sie sich kleiden und der coolste Typ auf der Straße sein

Die Menschen sind seit der Antike auf Mode bedacht und wie man sich schöner kleidet, ist ein ewiges Thema. Aus diesem Grund sehen wir von der Antike bis zur Gegenwart einen ständigen Wandel im Kleidungsstil im In- und Ausland.

Manche Leute denken, Mode sei Kunst, andere denken, Mode sei Glück. Wie dem auch sei, Mode ist ein Symbol der Schönheit. Jeder möchte modisch sein oder sogar die Mode anführen.

Heutzutage dient modisches Anziehen nicht mehr nur dem Zweck, "Frauen kleiden sich, um sich selbst zu gefallen", sondern auch fürAusdruck des Selbst.

Sie haben Ihre Reisepläne für die Golden Week gemacht und fragen sich immer noch, ob Sie diesen Schal mitnehmen sollten? Passt dieser Rock zu diesem Hemd? Wie kann ich mich kleiden, um in der Menge nicht unterzugehen?

Mit Fashion++, einem kostenlosen persönlichen Kleidungsstylisten, sollten diese Probleme kein Problem sein. Beeilen Sie sich und nutzen Sie Technologie und KI. Wer weiß, vielleicht sind Sie der nächste Modeblogger.

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