本論文では、ビジョンベースの衣料品推薦システムにおける3D体型推定の精度を向上させる手法「Shape of You (SoY)」を提案します。既存の手法は3D姿勢の推定に成功していますが、特に多様な人体形状に対する精密な形状推定に関する研究が不足しています。このギャップを埋めるために、パラメトリック3D人間再構築パイプラインに容易に統合できる2つの損失関数を提案します。さらに、品質向上のためにテスト時の最適化ルーチンも提案します。我々の手法は、困難なSSP-3Dデータセットにおいて最近のSHAPY手法よりも17.7%改善しています。我々は、本研究が多様な体型に対して信頼性を持って動作し、ファッション業界での実用的な応用に有望なより正確な3D形状推定システムへの一歩であると考えています。