Google 推出具有真實模特兒的虛擬試穿功能：生成式 AI 的威力
繼 Google I/O 開發者大會的產品更新熱潮後，Google 今天宣布在搜尋引擎中新增了虛擬試穿功能。這項功能將從今天開始提供給美國的購物消費者，大大簡化了在網上購物時選擇衣物的難度。不過與許多品牌所使用的方式不同，Google 並沒有將數位版本的服裝無縫地套到虛擬的人物頭像上，而是使用生成式人工智慧(Generative AI)在真實模特兒身上生成高度細節的服裝展示，這些模特兒有著不同的體型和大小。
生成式 AI 如何實現虛擬試穿功能？
市場上大多數的虛擬試穿工具都是透過一些技術，如幾何變形，將服裝影象變形以適應人物頭像。這種方法確實能夠實現虛擬試穿效果，但是輸出的結果往往不完美，會有明顯的不合身問題，比如多餘的褶皺。為理解決這個問題，Google 開發了一種基於擴散學習的 AI 模型。擴散學習是一種訓練模型的過程，它透過向影象中新增額外的畫素，直到影象變得不可辨認，然後再逆向（或去噪）恢復原影象。模型透過這種過程學習，並逐步開始從隨機噪聲影象生成新的高質量影象。在本例中，這家網際網路巨頭利用其“購物圖（Shopping Graph）”（一個包含產品和賣家的全面資料集）來訓練其模型，使用不同體型、大小等人物穿著服裝的影象。訓練是透過數百萬對不同人物在不同姿勢下穿著服裝的影象完成的。利用這些資料和擴散技術，模型學會了在不同姿勢下的不同人物影象上呈現服裝，無論是側身還是正面。因此當一個使用者在搜尋引擎上試穿一款服裝時，他們可以選擇一個體型和大小相似的模特兒，並看到該服裝在他們身上的效果。被選擇的服裝和模特圖片作為輸入資料，每張圖片送入自己的神經網路（U-net），並透過“交叉注意”（cross-attention）的過程與其他網路共享訊息，生成輸出圖片：人物穿著該服裝的逼真影象。該功能當前僅限於 Google 平臺上的女性品牌頂部，隨著訓練資料的增加和模型的擴充套件，將會包括更多品牌和款式。Google 表示男裝的虛擬試穿功能將於今年晚些時候推出。
生成式 AI 技術的優點和挑戰
Google 的虛擬試穿功能展示了生成式 AI 技術在服裝行業中的巨大潛力。透過模擬不同體型和大小的模特兒穿上服裝的效果，消費者可以更容易地評估一件衣物對於自己的合適性。然而生成式 AI 技術也面臨著一些挑戰。
首先生成式 AI 的準確性和真實性仍然需要不斷的改善。雖然 Google 的模型在多種人物和姿勢下能夠生成逼真的影象，但仍然存在著對某些細節的不準確反映。這使得消費者在試穿時仍然需要謹慎對待，可能需要更多的試穿和比較來確保該服裝是否符合自己的需求。
其次生成式 AI 的訓練需要大量的資料和計算能力。Google 是透過在數百萬對影象上進行訓練來提高模型的準確性，這需要龐大的資料集和強大的計算資源。對於其他公司或小型品牌來說這可能是一個負擔得起的挑戰。
最後生成式 AI 技術與隱私問題相聯動。為了訓練模型，需要大量的影象資料，這可能涉及到使用者的個人訊息和隱私。如何保護這些資料的安全性和隱私性是一個重要的議題，需要公司和監管機構共同努力。
虛擬試穿的未來發展趨勢
虛擬試穿技術將為電子商務帶來巨大的變革。它可以幫助消費者更加方便地進行網上購物，提高試穿的效率和準確性。隨著生成式 AI 技術的不斷改進，虛擬試穿功能將能夠涵蓋更多的品牌和款式，滿足更廣泛的消費需求。同時虛擬試穿還可能擴充套件到其他行業，如家具、鞋子等。
對於品牌和電商平臺來說虛擬試穿不僅可以提高消費者的購買滿意度和忠誠度，還可以減少退換貨的成本。然而這需要公司投入大量的資源和精力來開發和改進該功能，同時也需要保護消費者的隱私和資料安全。
社論
Google 推出的具有真實模特兒的虛擬試穿功能，展示了生成式 AI 技術在服裝行業的應用潛力。這一技術有望成為電子商務的一項重要創新，提升消費者的購買體驗和便利性。
然而我們也應該清楚地意識到，生成式 AI 技術還存在著一些挑戰和問題。準確性和真實性的改進、資料和計算資源的需求以及隱私和資料安全的保護都是需要關注和解決的問題。
對於消費者來說虛擬試穿功能確實可以簡化網上購物的過程，使其更加方便和快捷。然而在使用該功能時，消費者應該仍然謹慎對待，並結合其他資訊（如尺寸表和評論）來做出最終的選擇。
隨著生成式 AI 技術的成熟和應用的擴大，我們可能會看到更多類似的服務出現在市場上，並在其他行業帶來變革。這一趨勢將為我們提供更多可能性和便利性，同時也需要我們謹慎處理其中的挑戰和問題。
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