Facebookでスタイリストが紹介されますので、建国記念日に旅行する前にチェックすることをお勧めします。
シーンの説明:多くの人にとって、ドレスアップは難しいスキルです。仕事に行くときも、会議に出席するときも、デートに行くときも、旅行に行くときも、誰もがワードローブの前で「何を着ようか」と迷うことでしょう。 Facebook の最新 AI ファッション スタイリスト、Fashion++ を使用すると、手持ちの服を最大限に活用して、よりファッショナブルに着こなすことができ、何も買わずにすぐにファッショニスタになれます。
朝起きて、洗濯して、美しいメイクをして、コンピューター画面の「左」と「右」キーをクリックし、画面上の服の組み合わせが前後に切り替わるのを見て、好きなセットを選択してクリックします。 「Dress"Me"（試着）をすると、選択した服を着たアバターのエフェクトが画面に表示されます。今日の旅行の着替えはとても簡単です。
これは映画「クルーレス」からのクリップです。ファッショナブルなヒロイン、シェール・ホロウィッツは、この仮想スタイリストを通じて、自分の服の効果をプレビューして、お気に入りの衣装プランを選択できます。
今では映画のブラックテクノロジーシーンもAI技術によって現実化され、それをも超えています。
フェイスブック 最新のパーソナライズされた服装推奨モデル ファッション++、アルゴリズムを通じて、既存の服をよりファッショナブルに調整することができ、初心者でも瞬時にファッショニスタに変身できます。
AI スタイリスト: 着付けスキルを簡単に
都会に住む男性と女性にとって、毎日最も複雑な質問は、「今日は何を食べるべきか?」だけでなく、「今日は何を着るべきか?」でもあります。
毎回、出かける前にワードローブの中の服を色々とアレンジして組み合わせますが、どの組み合わせが一番似合うのか、一番似合うのかが未だに分かりません。そこで、大多数の女友達は「女性のワードローブにはいつも服が1枚足りない」という結論に達した。
最近、国慶節の祝日が近づいているので、さまざまな美しい写真を撮りに旅行に行く予定ですが、ワードローブに服が足りないと感じていませんか。実際、あなたに足りないのは服ではなく、着こなしのガイドかもしれません。実際、同じ服でも、シルクスカーフを追加したり、袖をまくったりするなど、着方の違いによってまったく異なる印象を与えます。
多くのファンを抱える現代の大手ファッションブロガーは、ファッション苦手な人の悩みを解決してくれるとはいえ、彼らの最終目標は「買って、買って、買って」。
Facebookが最近立ち上げたファッションレコメンデーションモデル「Fashion++」は、ユーザーの既存の服を最大限に活用し、袖をまくったり、ウエストバンドをタックインしたり、着方を変えることでマッチングを調整します。など）ユーザーの好みのスタイルを得るために。
Fashion++ モデルは、各衣服のエンコードに基づいて衣服を認識し、合成する方法を学習するディープ画像生成ニューラル ネットワークで構成されています。コーディングは衣服の形状と質感に基づいて明示的に分類され、それぞれフィット感と色/パターン/素材を直接編集できます。
最終実験では、自動化された指標と人々の意見に基づいた Fashion++ が、簡単に実践できる、コーディネートを成功させるためのヒントが提供されます。例: 新しい服を購入し、色、着方 (袖をまくるなど)、サイズ (ズボンを緩めるなど) を調整します。
AIシステムを着こなしガイドとしてどのように訓練できるのでしょうか?
フランスの前衛ファッションデザイナー、ココ・シャネルの有名な言葉「家を出る前に鏡を見て、何か一つ脱ぎなさい」は、ファッション業界に大きな影響を与えました。アクセサリーを外したり、帽子を脱いだりするなど、小さな調整で既存の服装をよりファッショナブルにすることができるという意味です。
Fashion ++ チームにインスピレーションを与えたのはこのコンセプトでした。そのため、彼らは新しいコンピューター ビジョンの課題を導入しました。それは、アルゴリズムを通じて衣類やアクセサリーを微調整し、全体的なファッションを改善することを期待していました。
具体的な内容としては、服装の生成フレームワーク、インターネットの写真からファッション性を判断する方法の学習、服装のマッチングの編集と結果の出力などが挙げられます。
Fashion++ 衣類生成フレームワーク
初期衣類ｘのテキスト特徴ｔおよび形状特徴ｓは、最初に編集され、次に編集モジュールＦ＋＋によって編集されて、新しいテキスト特徴および形状特徴ｔ＋＋およびｓ＋＋が生成される。
その後、ジェネレーターGs 新しい機能は 2D セマンティック セグメンテーション モデルにフィードバックされ、最終的にジェネレーター G にフィードバックされます。t 編集された新しい服装マッチング効果 x++ を生成します。
Fashion++ ファッション性別分類子
チームは、特定の服装のコンポーネント (バッグ、トップス、ブーツなど) をそれぞれのコードにマッピングします。次に、ファッショナブルであると認識された衣服の 12,744 枚の公開画像でトレーニングされた識別的ファッション性分類器が使用されます。
さらにチームは、ファッション例の服装を最も類似性の低い服装と交換することで、ネガティブな例も誘導しました。ファッション分類器をトレーニングする際、チームはおそらく理想的なトレーニング セットは 2 セットの画像で構成され、それぞれが同じ人物がわずかに異なる服装を着ている様子を示し、一方のセットが他方のセットよりもよりファッショナブルであると考えました。しかし、そのようなデータセットは大規模なキュレーションには適していないだけでなく、人気のある要素が進化するにつれて時代遅れになるだろうと彼らは主張しています。
これを想定するもう 1 つの方法は、特定のグループ (有名人など) からの 1 セットの画像をポジティブな例として、別のセットの画像をネガティブな例 (日常の歩行者など) と考えることです。しかし、そのようなデータセットはアイデンティティとスタイルの混同につながることが判明したため、分類器はファッションに関連しないいくつかの属性における 2 つのグループ間の違いを検出します。
そこで彼らは、オンライン上のファッショナブルな服装の写真から、あまりファッショナブルでない写真を自動的に選択することを提案した。主なアイデアは、ファッショニスタの写真から「流行遅れ」の服を作成し、モデルの認識能力をトレーニングすることです。
彼らは、Chictopia (オンライン ファッション ソーシャル ネットワーキング サイト) からの全身衣装の写真から開始し、修正するアイテムを 1 つ選択し、それを別の衣服に置き換えました。交換用の衣服のファッション性が低下する可能性を高めるために、彼らは、元のセットに最も似ていない衣服を選択しました。
このデータを使用して、チームは 3 層の多層パーセプトロン (MLP) ファッション分類子。これらを (衣服に) 分解し、形状とテクスチャをエンコードするファッション分類器をトレーニングすることにより、単純な MLP で微妙な視覚特性と複雑な衣服の相乗効果を効果的にキャプチャできます。
コロケーションを編集して結果を出力する
分類器をトレーニングした後、システムは衣服を徐々に更新して、よりファッショナブルなものにします。チームの活用 15930枚の写真ジェネレーターを訓練しました。
このジェネレーターは、バリアント オートエンコーダーを使用して輪郭を生成する画像生成ニューラル ネットワークと、色とパターンを生成する条件付き敵対的生成ネットワーク (cGAN) で構成され、新しく調整された外観を提供します。
衣服の柄/色と形/フィット感の両方を考慮するため、彼らは各衣服のコーディングを質感と形状のコンポーネントに分解しました。編集モジュールがどこを、何を変更するかを制御できるようにします (たとえば、スタイルを維持しながらシャツの色を調整したり、襟を変更したり、中に入れたりするなど)。
最適化編集後、モデルは 2 つの形式で出力を提供します。1 つ目は、推奨事項を最もよく満たす衣類をインベントリから取得し、2 つ目は、変更された外観レンダリングに基づいて、変更された衣類コードを着た同じ人物を描画します。
チームは、Chictopia のファッション画像データセットを使用してアプローチを検証し、自動化されたメトリクスとユーザー調査を通じて、最小限の衣服編集を生成し、ベースラインを上回るパフォーマンスを発揮できることを実証しました。
Facebook は、Fashion++ は、人々がより多くのお金を費やすのではなく、既存の服をアレンジすることで、アプリを使用してスタイリッシュなスタイルを学ぶのに役立つと信じています。
服装を学び、街で最もハンサムな男の子になる方法を学びましょう
古来より人々はファッションを追求しており、いかに美しく着こなすかは永遠のテーマです。このため、私たちは古代から現代に至るまで、国内外の服装スタイルの絶え間ない変化を見てきました。
ファッションは芸術であると考える人もいれば、ファッションは美しさの象徴であると考える人もいます。誰もがファッショナブルでありたい、さらには道をリードしたいと思っています。
現代において、おしゃれをすることは「女性が見た目を楽しむ」という目的だけではなく、自己表現。
すでにゴールデンウィークの旅行計画を立てている方は、このシルクスカーフを持っていくべきか迷っていませんか？このスカートはこのシャツと合いますか?人混みに紛れない服装はどうすればいいですか？
無料のパーソナル衣料スタイリストである Fashion++ を使えば、こうした問題は過去のものになるはずです。急いでテクノロジーと AI を取り入れて、あなたが次のファッション ブロガーになるかもしれません。
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