人工智慧"虛擬超模",讓廠商省去了真人試衣麻豆的費用~?(上)

人工智慧”虛擬超模”,讓廠商省去了真人試衣麻豆的費用~?(上)

人工智慧"虛擬超模",讓廠商省去了真人試衣麻豆的費用~?(上)
人工智慧”虛擬超模”,讓廠商省去了真人試衣麻豆的費用~?(上)

沒想到這人工智慧model這麼逼真,各種樣貌.衣飾都難不倒它!

 

服裝麻豆要失業了?讓你無法分辨的超逼真人工智慧models

 

 

▲ 時裝模特兒拍照示意圖。來源:Cody Lannom on Unsplash。

 

 

 

隨著各大產業經歷數位轉型,人工智慧也在時尚服裝產業掀起變革。

過去各大服飾品牌都會印刷製作商品型錄,以展示出樣裝的款式特色。此類平面型錄的成本高昂,即使漸漸轉變為線上電子型錄,但撇開印刷成本之外,聘請模特兒、定裝、換裝拍攝、選片、修片、排版等過程依然費時又耗力;

另一方面,對現在十分普遍的「網拍電商」而言,為了應對流行的快速變化與多變的風格,需要快速上架大量新款服飾,因此如何在短時間內拍攝大量新款服飾商品宣傳圖,也是很大的負擔。

不過這個看似難解的問題,在引入人工智慧後,將能迎刃而解!

 

超逼真「AI 模特兒」 試衣、棚拍、擺 Pose 都難不倒它

現今已有 4 間公司,實際開發出用於時尚產業的 AI 技術:

 

1. DataGrid(株式会社データグリッド)

▲ DataGrid 技術展示影片。

DataGrid 是位於日本京都的一家科技公司,致力於開發出來高解析度、高品質、高度逼真的模特兒自動生成 AI。

從上方展示影片中可以看到,有不同人種、不同身材也不同風格的模特兒,而他們全都是基於 GAN(Generative Adversarial Network,生成式對抗網絡)深度學習開發而成的人工智慧系統所生成的「虛擬模特兒」。

過去嘗試用 GAN 開發人形的案例多為臉部生成,但如背影顏色等無關訊息會干擾臉部的生成,一直開發上困難的地方;而 DataGrid 表示,他們的演算法能剔除所有可能混淆生成的訊息,在一個純白色的背景下建構出 AI 模型,亦營造出在攝影棚內拍攝的感覺。

DataGrid 表示,他們所生成的圖像都是完全虛擬的,與現實中的人物無關,亦不會有侵害肖像權的問題。

 

2. Zalando

Zalando 是歐洲最大的時尚電子商務公司,2020 年度一季的營收就高達 18.5 億歐元(約台幣 635 億元)。

Zalando 是採用 StyleGAN 來生成 AI 模特兒。StyleGAN 是由 Nvidia 於 2018 年 12 月推出的新型生成對抗網絡,除此之外,研究團隊建立了一個有 38 萬張模特兒圖片的數據庫,每張的模特兒都附帶最多六件衣服、鞋子、配件的照片,並從模特兒擺的 pose 上提取出 16 個「關鍵姿勢點」。

 

 

▲ Zalando 數據庫示意圖,紅點即是「關鍵姿勢點」。圖片來源:Zalando 官網。

 

 

 

除了開發人工智慧模特兒,而作為銷售商務公司的 Zalando 正在研究將其與 Deepfake 技術結合使用,嘗試讓消費者的臉孔可以合成到虛擬模特兒身上,進一步加強個人化的虛擬時尚購物體驗。

3. Artificial Talent

 

▲ Artificial Talent AI 模特兒示意圖。圖片來源:Artificial Talent 官網。

 

 

 

Artificial Talent 位於美國芝加哥,他們將 3D 渲染技術結合人工智慧應用,用數千個真實的頭部、臉部數據訓練,開發出臉部生成引擎「Adonis」。

Adonis 的特色是可大規模生成的逼真的 AI 模特兒,同時亦可以完全客製化。客戶可以選購已有的 AI 模特兒,也可以指定客戶自己的品牌模特兒,連同服飾一起寄給 Artificial Talent 進行拍攝及 3D 建模。

針對以此技術生成的 AI 模特兒,Artificial Talent 特別表示,即使是在已告知受訪者「兩張照片中有一張是 AI 模特兒」的前提下,仍有 95% 的測試者無法分辨出哪一張是真人、哪一張是人工智慧生成的。

這表示 Artificial Talent 可以用更少的成本,獲得同樣、甚至更好的結果。

 

4. Lalaland.ai

Lalaland 是位於荷蘭的新創公司,以提供服飾銷售商 AI 模特兒等服務為主要業務。

 

▲ Lalaland AI 模特兒示意圖。圖片來源:Lalaland 官網。

 

 

 

Lalaland 主打是快速便捷的製作流程。客戶只要經由:

 

 

▲ Lalaland 鼓勵客戶進行 A/B 測試已找出最佳模特兒。圖片來源:Lalaland 官網。

 

 

1. 上傳合規(如標準 PDP 色度)的人體模型圖像

2. 從 Lalaland 的多樣化──包含各種年齡、種族、高矮胖瘦等──資料庫中挑選出設定,與上傳的人體模型融合,設定姿勢、服飾與配件,塑造出與品牌形象相符的模特兒。

3. 進行細微的個性化調整,完成之後就可供下載並發佈到客戶的網站上。

4.回到步驟 (2) 重新調整模型。Lalaland 支持客戶進行 A/B 測試,以此來找出怎麼樣的模特兒可以吸引更多目光。

Lalaland 表示,這是傳統模式做不到的事。傳統無法跟人工智慧一樣,可以隨時依照市場喜好改變品牌模特兒的膚色或身高,AI 也不用因為改變形象就要重新拍一組定裝照。

根據 Lalaland 統計的數據,將宣傳模特兒換成 AI 後,可以節省 70% 的攝影費用、成圖時間能加快 230%、點擊率亦增加 140%,最重要的是能進而提升轉換率,使營收增長 15%!

 

 

所以模特兒要被 AI 取代了嗎?點此接續看下去!

 

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