1995 年の古典的な映画に登場するシェールの仮想クローゼット無知これは、Y2K 前の時代で最も切望されていた未来的な技術提案の 1 つです。これは、Google が最新の仮想試着ツールに対して行った最も近い比較でもあります。AIビバリーヒルズのファッショニスタが所有するものとほぼ同じくらいカスタマイズ可能なオンライン ショッピング体験を提供するモデルです。
本日開始された Google のバーチャル 試着 (VTO) は、オンライン ショッピング エクスペリエンスを店舗でアパレルを購入するプロセスに近づけることを目指しており、リアルな画像の試着により、オンライン顧客によりサイズや肌の色を含めたオプションを提供します。 、顧客が個人の販売員から受けられるサービスを模倣したアパレルの選択肢もある、とGoogleは説明する。
「オンライン買い物客の42％はモデルの画像に代表されているとは感じておらず、59％はオンラインで購入した商品が期待していたものと違って見えたため不満を感じている」と同社は発表文で述べた。 「当社の新しいガイド付き絞り込み機能は、米国の買い物客が完璧な商品を見つけるまで商品を微調整するのに役立ちます。機械学習と新しいビジュアル マッチング アルゴリズムのおかげで、色、スタイル、パターンなどの入力を使用して絞り込みを行うことができます。また、店舗での買い物とは異なり、 1 つの小売業者に限定されません。ウェブ上の店舗からのオプションが表示されます。トップから利用できるこの機能は、商品リスト内で見つけることができます。」
この新しい技術は、拡張現実 (AR) の試着オプションとして知られているものの最も先進的なバージョンとして販売されています。メタバース メイクアップ エクスペリエンス昨年発売された、たくさんの美容フィルターTikTok で定期的に紹介される、または次のようなブランドベースのマーケティング ギャググッチの完全にバーチャルな靴の提供。アマゾンも試してみた靴や眼鏡をバーチャルに試着できる独自のARツール。
マッシュ可能な光の速度
Google の新しい技術は、その技術を組み合わせた異なるプロセスを使用しています。ショッピンググラフは、「拡散」として知られるプロセスを使用した、同社の世界的なショッピング情報データベースです。 Googleの説明によると、拡散では、余分なピクセル（「ノイズ」として知られる）が徐々に画像に追加され、その後削除され、元の画像の痕跡または再構成が残ります。これを、(大規模な言語モデルや LLM のようなテキスト データのコレクションではなく) さまざまなポーズで衣服を着ている人間モデルを示す画像のライブラリでトレーニングされた AI モデルで利用すると、買い物客はより新しい、より多くの画像を生成できるようになります。正確な試着イメージ。
クレジット: Google
Googleはまた、同社の仮想試着は、まだ限定的ではあるものの、多様な人間モデルの幅広い選択肢を提供し、買い物客が自分に似たモデルを選択してより多くの情報に基づいた買い物を選択できるようにすることで、他の形式のARオプションを超えているとも述べている。
クレジット: Google
「私たちの新しい生成 AI モデルは、衣服の画像を 1 枚だけ取得し、さまざまなポーズの実際のモデルの多様なセットに、衣服がどのように垂れ、折り、まとわりつき、伸び、しわや影を形成するかを正確に反映します。私たちは、XXS から 4XL までのサイズの人を選びました。さまざまな肌の色調（Monk Skin Tone Scaleをガイドとして使用）、体型、民族性、髪のタイプを表現しています」と同社は書いている。
Levi's のようなブランドの AI パスとは異なり、AIが生み出す多様性のために人間モデルを省略する, Googleは現実の人間の多様性とAIの複雑さを組み合わせようとしている。 AI と AR の他の応用例では、次のようなことが証明されています。トレーニングに限界がある、創作における多様性の欠如それはにつながります現実生活での影響これは、仮想試着 AI モデルのデータ入力を拡大するという Google の明確な取り組みを注目に値します。
しかし、この新しいツールが実際に多様性を考慮した AI の構築に永続的かつ広範な影響を与えるかどうかには疑問が残ります。少なくとも、この新しい仮想試着ツールは、市場にある他の製品よりも大きな一歩を踏み出しており、さまざまな体型や外見を持つ買い物客 (および潜在的な購入可能性) を認識し、AI をプロモーションに使用できる可能性を示唆しています。ファッションの包括性。夏のクローゼットをアップグレードする時期が来たと思います。