來自 Adobe 的媒介和數(shù)據(jù)科學(xué)研究實驗室、印度理工學(xué)院以及斯坦福大學(xué)的一組研究人員開發(fā)了一種“基于圖像的虛擬試穿”技術(shù)，命名為 SieveNet，能夠?qū)⒁患路成涞教摂M人體上，從而保留一件衣服的特征（包括褶皺），而不會引起紋理模糊或滲色。這一技術(shù)將幫助電商平臺經(jīng)營者改善網(wǎng)站上的產(chǎn)品圖片，還可以滿足消費者在實體店購物時的試裝需求。
　　近年來，隨著電商行業(yè)的發(fā)展，許多商家開始入駐電商平臺。在進行線上購物時，消費者無法直觀地感受產(chǎn)品質(zhì)量，只能將網(wǎng)站上的產(chǎn)品圖片用作參考。但是許多商家為了節(jié)省時間和資源，會將多個產(chǎn)品簡單地復(fù)制粘貼到模特身上以快速得到產(chǎn)品效果圖，這樣一來，消費者無法辨別出服裝產(chǎn)品的材質(zhì)和形態(tài)。針對這一問題，近年來，虛擬試裝技術(shù)開始廣泛研發(fā)并應(yīng)用于服裝行業(yè)。
　　Adobe表示，最新研發(fā)的 SieveNet 系統(tǒng)搭載著先進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，旨在完美地呈現(xiàn)一件衣服在試穿時的特征，如：衣服的材質(zhì)、不同身形的模特的試穿效果（就連衣服的褶皺也能完整體現(xiàn)出來）。同時，圖片的質(zhì)量不會受到影響。
　　VentureBeat 在一份文件種闡述了 SieveNet 系統(tǒng)的原理：根據(jù)服裝圖像和人體模型圖像，生成穿著該服裝的模型的新圖像（保留了原始身體形狀、姿勢和其他細(xì)節(jié)）。為此，它采用了多階段技術(shù)，包括將服裝變形以使其與人體模型的姿勢和形狀保持一致，然后再將變形的紋理轉(zhuǎn)移到模型上。
　　研究人員利用1.9萬組正面女性模特的圖像和上衣產(chǎn)品圖像來訓(xùn)練 SieveNet 系統(tǒng)，這些模特的體態(tài)特征都不一致。在定性測試中，系統(tǒng)比基準(zhǔn)更好地處理了遮擋、姿勢變化、滲色、幾何翹曲等問題。此外，它在定性指標(biāo)上取得了最先進的結(jié)果，其中包括 Fréchet Inception Distance（FID）指標(biāo)，它可以從目標(biāo)分布和被評估系統(tǒng)（即 SieveNet）中獲取照片，并使用 AI對象識別系統(tǒng)捕捉重要特征并保留相似性。Adobe 的研究人員表示，SieveNet 的一大優(yōu)點在于，可與現(xiàn)有的大多數(shù)網(wǎng)站以及手機app兼容。
　　SieveNet 并不是第一個開發(fā)虛擬試衣功能的系統(tǒng)。此前美國/印度人工智能平臺創(chuàng)業(yè)公司 Vue.ai 利用其圖像和視頻識別技術(shù)，將單純的服裝圖像轉(zhuǎn)化為由模特展示服裝的新圖像，生成的圖像為消費者提供了更實用的視覺效果，同時也為零售商節(jié)省了資金，這種自動成像技術(shù)比傳統(tǒng)照片拍攝快了5倍。Vue.ai 曾于去年完成1700萬美元B輪融資。
　　智能手機人體掃描初創(chuàng)公司 3DLook 利用智能手機對人體進行全面掃描，獲取體型參數(shù)，幫助消費者匹配到最合身的衣服。用戶還可以在智能手機上進行虛擬試穿，并觀察試穿效果。只需一部手機，兩張照片，3DLook 就能幫助用戶完成體型測量和掃描。該公司去年獲得了 LVMH第三屆創(chuàng)新大獎（LVMH Innovation Award）。
　　像 Gucci、Nike 這些品牌已經(jīng)開發(fā)出了供消費者虛擬試鞋的手機 app。
　　美容行業(yè)在虛擬現(xiàn)實技術(shù)應(yīng)用方面走在前沿。法國美妝巨頭 L’Oréal（歐萊雅）旗下 AR 技術(shù)開發(fā)商 ModiFace，迄今已為 Amazon、Sephora、Estee Lauder 等80多個品牌開發(fā)發(fā)型、美妝和珠寶AR試穿應(yīng)用。同類技術(shù)商還包括 Perfect 的 YouCam，它可以對臉部進行3D掃描，實現(xiàn)嘴唇、眼睛、眉毛、發(fā)型和臉頰的虛擬化妝。此外還有 AR 美甲應(yīng)用 ManiMatch 和中國美圖的 AR 美妝相機 MakeupPlus。