あらゆる着こなしが可能 - アリババのタオバオ画像検索チームが、カスタマイズ可能なバーチャル試着フレームをリリース。

ウェア・エニーウェイとは何ですか？

Wear-Any-Wayは、アリババのタオバオ画像検索チームが開発した革新的なバーチャル試着フレームワークです。疎な対応関係アライメントメカニズムにより、高精細でカスタマイズ可能なバーチャル試着効果を実現します。ユーザーは、袖をまくったりコートの開口部を調整したりするなど、簡単なクリック＆ドラッグ操作でリアルな試着画像を生成し、衣服の着こなし方を細かく制御できます。これにより、バーチャル試着に全く新しいインタラクティブな体験をもたらします。Wear-Any-Wayは、単一アイテムの試着や複数アイテムのアンサンブル試着など、複数の入力タイプに対応しており、モデル同士の試着やモデルと街頭での試着など、様々なシーンに適用可能です。

Wear-Any-Wayの主な機能

• 無料のカスタマイズと試着ユーザーは、サイズ、色、スタイル、袖丈、襟のタイプ、ウエストなどの細部に至るまで、好みやニーズに合わせてバーチャルモデルの服装を自由にカスタマイズできます。インナー、アウター、アクセサリーなど、さまざまな組み合わせを試して、独自のスタイルを作り出すことができます。
• 高忠実度レンダリング高度な画像レンダリング技術に基づき、本システムは仮想試着体験が実際の着用体験に限りなく近いものとなるよう設計されています。高精度なモデル構築と照明処理により、着用後の衣服の素材感、柄のディテール、形状変化などを忠実に再現し、試着プロセスにおいてよりリアルで鮮やかな視覚効果を実現します。
• 複数の服を試着してみましょう個々の衣類のバーチャル試着に対応しているだけでなく、トップスとボトムスを同時に提示することで、全身コーディネートを試着しているような効果も実現できます。
• 様々な場面で服を試着するモデルからモデルへと服を試着したり、複数の服を試着したり、ストリートフォトグラフィーや座ったポーズといった複雑なシナリオなど、さまざまなサブタスクをサポートできます。
• インテリジェントなレコメンデーションとマッチングアリババのビッグデータ分析とAI技術に基づき、Wear-Any-Wayはユーザーの購入履歴、閲覧記録、個人の好みに基づいて、適切な服装スタイルやコーディネートをインテリジェントに提案します。

ウェア・エニーウェイの技術原理

• スパース対応アライメント機構一連の順列可能な点埋め込みを学習し、それをモデルに注入することで、衣服の細部を精密に制御することが可能になります。ユーザーは、袖をドラッグしてまくり上げたり、コートをドラッグして開いたり、クリックしてプリーツのスタイルを制御したりするなど、簡単なクリック＆ドラッグ操作で衣服の上半身の効果をカスタマイズできます。
• デュアルUネット構造このフレームワーク全体は、2つのU-Netで構成されています。リファレンスU-Netは、衣服の画像を入力として受け取り、きめ細かい特徴を抽出します。メインU-Netは、試着結果を生成する役割を担い、入力として人物画像（マスク処理済み）、衣服マスク、および潜在的なノイズを必要とし、追加のポーズエンコーダによって制御されます。
• ポイントベース制御これは、点埋め込みネットワークと疎な対応関係アライメントモジュールによって実装されています。炎と雪の結晶のシンボルは、それぞれ学習可能なパラメータと固定されたパラメータを表します。

Wear-Any-Wayプロジェクトの住所

• プロジェクト公式サイト：https://mengtingchen.github.io/wear-any-way
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2403.12965

Wear-Any-Wayの応用シナリオ

• バーチャル試着室消費者は、仮想試着室でモデルが服を着たときの見た目を確認し、インタラクティブな操作を通して好みのスタイルに服を調整することができる。
• ファッションデザインとディスプレイデザイナーやブランドは、異なるモデルが同じ服を着たときの見た目をより柔軟に表現でき、衣服の適応性や汎用性をより適切に評価できるようになる。
• パーソナライズされたカスタマイズユーザーは、袖をまくったり、コートを開けたり、プリーツを調整したりするなど、好みやニーズに合わせて服の着方を調整できます。
• Eコマースと小売販売者はモデルが着用した際の服の見え方をより直感的に示すことができ、ユーザーは仮想環境で様々な場面における服の見え方を確認できるため、消費者のショッピング体験が向上する。