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페이스북에서 패션 스타일리스트를 소개해 드리고 있으니 국경일 여행 전 꼭 확인하시는 것이 좋습니다.

시나리오 설명:많은 사람들에게 옷차림은 어려운 기술이다. 출근하든, 회의에 참석하든, 데이트를 하든, 휴가를 가든, 누구나 옷장 앞에서 "무엇을 입어야 할까?"라는 질문에 당황하게 될 것입니다. 페이스북은 최근 AI 패션 스타일리스트 Fashion++를 출시했습니다. Fashion++는 옷을 사지 않고도 기존 옷을 최대한 활용할 수 있도록 도와주고, 더욱 세련되게 보이게 하며, 몇 초 만에 패션 전문가가 될 수 있도록 도와줍니다.
아침에 일어나서 씻고, 아름다운 화장을 한 다음, 컴퓨터 화면의 "왼쪽"과 "오른쪽" 키를 클릭하고, 화면에 있는 옷이 앞뒤로 바뀌는 것을 지켜보고, 가장 좋아하는 조합을 선택하고, "옷 입혀주기"를 클릭하면, 화면에 선택한 옷을 입은 가상 인물의 효과가 표시됩니다. 오늘의 외출복은 쉽게 준비되었습니다.

요즘은 영화 속 하이테크 장면들이 AI 기술에 의해 현실로 구현되고 있으며, 심지어 이를 능가하기도 합니다.
페이스북 최신 개인맞춤 의류 추천 모델패션++,알고리즘을 통해 기존 의류를 지능적으로 조정하여 더욱 세련되게 만들 수 있습니다. 옷차림에 초보자라도 금세 패션 전문가로 변신할 수 있다.
AI 스타일리스트: 손끝에서 만나는 드레싱 기술
도시에 사는 남성과 여성이 매일 겪는 가장 괴로운 질문은 "오늘은 무엇을 먹지?" 뿐만 아니라 "오늘은 무엇을 입어야 할까?"입니다.
외출 전 옷장 속 옷을 다양한 조합으로 정리하지만, 어떤 조합이 가장 보기 좋고, 가장 잘 어울리는지는 여전히 모르겠어요. 그래서 많은 여자 친구들은 "여자의 옷장에는 항상 옷 한 벌은 없어"라는 결론에 도달했습니다.


페이스북이 최근 출시한 패션 의류 추천 모델인 패션++는 쇼핑을 장려하지 않습니다. 대신, 사용자의 기존 옷을 최대한 활용하고, 소매를 걷어 올리거나 바지 허리에 넣는 등 착용 방식을 바꿔 매칭을 조정해 사용자가 가장 좋아하는 룩을 만들어냅니다.
Fashion++ 모델은 각 의류 품목의 인코딩에 따라 의류를 인식하고 합성하는 방법을 학습하는 심층적 이미지 생성 신경망으로 구성됩니다. 인코딩은 의복 모양과 질감에 따라 명확하게 구분되어 있어 각각 핏과 색상/패턴/소재를 직접 편집할 수 있습니다.
마지막 실험에서는 Fashion++가쉽게 구현할 수 있는 성공적인 옷차림 팁을 제공합니다.예를 들어: 새로운 옷을 구입하세요. 색상을 조정하거나, 착용 방식(소매를 걷어 올리는 것 등), 사이즈(바지를 헐렁하게 하는 것 등)를 조정하세요.
AI 시스템은 어떻게 훈련되어 옷 입기 안내를 제공할 수 있을까?
프랑스의 아방가르드 패션 디자이너 코코 샤넬은 "집을 나서기 전에 거울을 보고 한 가지를 벗어보세요."라고 말했습니다. 이 인용문은 패션 산업에 큰 영향을 미쳤습니다. 이는 액세서리를 벗거나 모자를 벗는 것과 같은 미묘한 변화만으로도 기존 옷을 더 세련되게 만들 수 있다는 것을 의미합니다.
이러한 아이디어에서 Fashion++ 팀은 알고리즘을 통해 의류/액세서리를 미세 조정하여 전반적인 패션 감각을 개선하고자 하는 새로운 컴퓨터 비전 챌린지를 도입하게 되었습니다.

패션++ 의류 생성 프레임워크

그 후, 발전기 G에스새로운 기능은 2D 의미 분할 모델로 피드백되고 최종적으로 생성기 G에 의해 생성됩니다.티편집된 새로운 옷 매칭 효과를 생성합니다 x++.
패션++ 패션 분류기
이 팀은 주어진 의상의 구성 요소(예: 가방, 상의, 부츠)를 각각의 코드에 매핑합니다. 그런 다음, 유행으로 인식되는 12,744개의 의류 공개 이미지를 사용하여 학습된 차별적 유행성 분류기를 사용합니다.
또한, 연구팀은 패션 예시의 옷을 가장 다른 옷과 바꾸어 부정적인 예시를 방지하는 지침도 마련했습니다. 패션 분류기를 훈련할 때, 연구팀은 이상적인 훈련 세트는 아마도 두 세트의 이미지로 구성되는 것이 좋다고 생각했습니다. 각 세트의 이미지는 같은 사람이 약간씩 다른 옷을 입은 모습을 보여주며, 한 세트는 일반적으로 다른 세트보다 더 유행으로 간주됩니다. 그러나 그들은 이러한 데이터 세트가 대규모 큐레이션에 적합하지 않을 뿐만 아니라 인기 있는 요소가 진화함에 따라 오래되어 버릴 것이라고 주장합니다.
또 다른 방법은 특정 집단(예: 유명인)의 이미지 집합을 긍정적인 예로 간주하고, 다른 이미지 집합(예: 일상적인 사람들)을 부정적인 예로 간주하는 것입니다. 그러나 그들은 이러한 데이터 세트를 사용하면 정체성과 스타일 간의 혼동이 발생할 수 있으며, 분류기는 패션과 관련이 없는 일부 속성에서 두 그룹 간의 차이점을 발견하게 된다는 것을 발견했습니다.
그래서 그들은 유행하는 의류 사진을 온라인에서 자동으로 선택해 덜 유행하는 사진을 골라내는 방식을 제안했습니다. 주요 아이디어는 패션 전문가의 사진을 이용해 '시대에 뒤떨어진' 의상을 만들어 모델의 인식 능력을 훈련하는 것입니다.

이 데이터를 사용하여 팀은3층 다층 퍼셉트론(MLP) 패션 분류기.패션 분류기를 이러한 분해(의복)와 모양 및 질감 인코딩에 대해 훈련함으로써, 간단한 MLP는 미묘한 시각적 속성과 복잡한 의복 시너지를 효과적으로 포착할 수 있습니다.
콜로케이션을 편집하고 결과를 출력합니다.
분류기가 훈련되면 시스템은 점차적으로 의류를 업데이트하여 더욱 세련되게 만듭니다. 팀 활용15930개의 이미지발전기가 훈련되었습니다.
생성기는 이미지 생성을 위한 신경망, 윤곽선 생성을 위한 변형 자동 인코더, 색상 및 패턴 생성을 위한 조건부 생성적 적대 신경망(cGAN)으로 구성되어 새롭게 조정된 모습을 만들어냅니다.

모델은 편집을 최적화한 후 두 가지 형식으로 출력을 제공합니다. 첫 번째는 제안을 가장 잘 구현하는 의류를 인벤토리에서 검색하고, 두 번째는 수정된 의류 인코딩을 기반으로 동일한 사람이 조정된 모습을 어떻게 보일지 표시합니다.

Facebook은 Fashion++가 사람들이 더 많은 돈을 쓰는 대신, 기존 옷을 변형하여 앱을 사용하여 유행에 맞는 옷차림을 배우는 데 도움이 될 것이라고 생각합니다.
거리에서 가장 멋진 남자가 되는 법을 배워보세요
사람들은 고대부터 패션을 추구해 왔으며, 더 아름답게 옷을 입는 방법은 영원한 주제입니다. 이러한 이유로 우리는 고대부터 현재까지 국내외의 의복 스타일이 끊임없이 변화하는 것을 보게 됩니다.

요즘 유행하는 옷차림은 더 이상 단순히 "여성들이 자신을 기쁘게 하기 위해 옷을 입는다"는 목적만을 위한 것이 아니라자기표현.
그럼, 황금주간 여행 계획을 세웠는데도, 아직도 이 스카프를 가져갈지 고민하고 계신가요? 이 스커트가 이 셔츠와 어울리나요? 군중 속에서 길을 잃지 않으려면 어떻게 옷을 입어야 하나요?
무료 개인 의류 스타일리스트인 Fashion++를 이용하면 이런 문제는 발생하지 않을 것입니다. 서둘러 기술과 AI를 받아들이세요. 누가 알겠어요. 당신이 다음 패션 블로거가 될 수도 있겠죠.
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