【導讀】據 Arixv 頁面顯示，Google Research 近日聯合華盛頓大學推出一款大模型産品 TryOnDiffusion：虛拟試穿服裝。
也許會讓人感到困惑，這功能不是老早就有人實作過了嗎？
是的。十幾年前就有人聲稱可以實作這一功能，但當時實際上離真正的"智能化"還有很大的差距。
在AIGC不斷發展的今天，偶爾也有人跳出來說實作了類似的技術。
然而，這裡面最難的是如何合成逼真的服裝細節并可視化，同時還要适配身體姿勢的變化。谷歌聲稱之前的方法要麼隻關注服裝的細節呈現，而無法适應人物姿勢的變化，要麼在人物姿勢變化後，服裝的細節就會丢失。沒法兩全。
目前，谷歌已經将這一最新成果應用到了Google的購物平台上。
這項名為TryOnDiffusion的技術可以通過使用者提供一張自己的照片，展示他們穿上對應服裝的效果圖。這項技術可以向使用者展示不同體型和尺寸的真實模特穿着衣服的樣子，一些衣服上的細節，比如懸垂、褶皺、貼合度和伸展度都能很好的做到适配。
谷歌應用了一種新的基于擴散的AI模型的方法。在擴散過程中，沒有使用文本作為輸入，而是使用一對圖像：一件衣服，和一個人像。
每個圖像都被發送到自己的神經網絡（U-net），并在稱為“交叉注意力”的過程中互相共享資訊以生成輸出：穿着衣服的人的逼真圖像。
從參考圖上來看，應用了這個AI模型的人物穿上衣服後，可以适應不同的姿勢，服裝的細節也還原得很好，包括服裝上的數字、logo還原都恰到好處，目前即使是最強大的Ai繪畫模型仍無法很好地做到。
下圖，最右是效果圖，點選可放大
和上面的例子類似，下面的圖檔顯示了左側列分别是提供的一張人物照片和服裝産品圖，右側列則展示了應用了谷歌模型後，該人物穿着該服裝的效果圖：
谷歌聲稱，TryOnDiffusion在定性和定量方面都達到了最先進的性能，并預測随着時間的推移，該工具将變得更加精确。
然而，谷歌也承認，盡管取得了重大進展，但目前的模型仍存在一些局限，包括：
- 目前僅實作了上半身服裝的試穿功能，全身試穿功能将在下一步的研發中實作。
- 偶爾可能會出現一些僞影等瑕疵，盡管出現的機率較低。
- 目前無法在複雜的背景中實作試穿效果。
總結
對于國内傳統電商而言，虛拟試穿技術提供了更大的機會。在服裝時尚類銷售中，傳統電商在服裝購物體驗上已經遇到了瓶頸。許多消費者抱怨他們購買的服裝與網上展示的照片不符。
這個問題已經存在很長時間了，是以實作更真實的使用者體驗必須來自于使用者自身。如果能線上上實作一定程度的虛拟試穿，将會極大地提高效率并降低成本。
這也可能成為傳統電商對于現在盛行的直播電商的一種應對政策，并且可能具備優勢。
項目位址：https://tryondiffusion.github.io/
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