Сегодня мир наводнён дешёвой одеждой массового производства. Огромное количество различных предметов гардероба очень скоро выбрасывается, отчасти потому, что она не подходит по размеру или не так сидит по фигуре. Это происходит в таких катастрофических масштабах, что стало мировой экологической проблемой. Разве не было бы здорово, если бы вы могли просто сфотографировать себя на мобильный телефон, а потом заказать или сшить себе выбранную модную одежду — точно нужного размера и фасона? Такое решение уже на подходе.
Бизнес-идея одной из норвежских компании заключается в том, чтобы вдохновить людей на самостоятельное шитье или заказ одежды по точным лекалам и выкройкам. Но в виду того, что основной бизнес этой фирмы заключался в продаже выкроек, излишков текстиля и швейных принадлежностей, то для реализации задумки не хватало квалификации. Но недавно к проекту присоединилась другая компания, специализирующаяся на разработке программного обеспечения под управлением искусственного интеллекта. Результатом коллаборации стало приложение, которое помогает добиться идеальной посадки сшитой одежды, по выкройкам, которые пользователь может сгенерировать самостоятельно. Возможно, благодаря технологиям, в будущем вы сможете покупать одежду, сшитую специально для вас, даже у фабричных производителей одежды.
Принцип работы приложения заключается в том, что пользователи снимают от четырёх до восьми мерок своих физиологических параметров тела, вводят их в приложение (которое сохраняет эти параметры на сервере в дата-центре) и корректируют цифровую модель тела, чтобы она соответствовала их собственной фигуре. Затем приложение создаёт выкройку под практически любой тип одежды, которую пользователь также загрузит в приложение изображением. Затем останется только получить выкройку и спецификацию, распечатать крой на принтере и можно начинать шить.
Чтобы получить максимально точное воспроизведение фигуры человека всего лишь по четырём измерениям, компания-разработчик ПО сотрудничала с лучшими дизайнерами выкроек. Используя их опыт, искусственный интеллект определяет параметры для расчёта и сопоставления измерений под различные формы тела. Но поскольку ИИ изначально работает с данными и алгоритмами, пришлось много потрудиться для создания первоначальных шаблонов — для этого проекта были установлены шесть 3D-датчиков для сканирования человеческого тела и создания максимально точной модели. В результате измерений были получены миллионы точек, которые сформировали трёхмерное облако точек, воссоздающее почти любую фигуру. Далее следовало разработать алгоритм корректировки, в котором бы применялись уже наработки компьютерного цифрового зрения, которые ранее применялись в основном для робототехники.
Технология сканирования в первой пилотной версии приложения была недостаточно развита, а поэтому цель проекта — разработка 3D-измерений и алгоритмов для любой одежды в полностью автоматическом режиме — пока не достигнута. Конечно, преимущество сканирования заключается в том, что оно создаёт корректное цифровое изображение человека. Это нужно сделать всего один раз, и полученный аватар можно использовать для создания самой разной одежды. Но сама процедура достаточно дорогая и не везде доступна. Кроме того, со временем фигура и размерный ряд у человека может изменяться. Поэтому разработчики пытаются создать такие алгоритмы, которые бы корректировали облако точек из готовых шаблонов по фотографии и основным параметрам размеров.
Процедура станет проще, когда сканирование можно будет производить на мобильном телефоне. Но разработка таких возможностей, вероятно, все равно займёт ещё некоторое время. В основе полученных результатов лежат три исследования, которые рассматривают проблему с разных сторон и на разных уровнях цепочки от производства одежды до потребителя. Для разработчика продукции целесообразно на раннем этапе разработки модели основываться на числовых показателях, определяющих оптимальную посадку. Тогда можно будет внести предварительную приблизительную корректировку, чтобы подогнать размеры одежды под размеры целевой группы.
Однако есть люди с более нестандартными особенностями телосложения, которым не удаётся найти подходящий размер в стандартном шаблоне. Отправной точкой являются стандартные изделия, для производства которых запрограммированы индивидуальные изменения выкроек, которые затем поступают в производственный процесс. Сейчас участники проекта пытаются применить новую технику визуализации для свёрточных нейронных сетей, называемую визуализацией главных признаков, что позволит различать несколько признаков на одном изображении без дополнительного машинного обучения компьютерной модели.
Развивающаяся область компьютерного зрения оказывает глубокое влияние на индустрию моды благодаря инновационным генеративным и рекомендательным методам. Генеративные модели используют обширные наборы данных для обеспечения виртуального синтеза, создавая новые дизайны без физических ограничений. Этот синтез обеспечивает беспрецедентный опыт виртуальной примерки, используя в качестве входных данных только изображения. Системы компьютерной симуляции применяют вычислительные принципы физики для цифрового виртуального моделирования одежды на 3D-моделях тела. Реалистично моделируя драпировку и движение ткани, эти симуляции оживляют виртуальные дизайны, используя методы переноса стиля для создания новых текстур, цветов и принтов, которые расширяют творческие возможности.
Кроме того, системы на основе ИИ предоставляют персонализированные рекомендации по стилю, адаптированные к индивидуальным предпочтениям, типам телосложения и конкретным случаям, демонстрируя преобразующий потенциал применения инноваций в индустрии моды. Есть надежда, что в скором времени будет предложено видение более устойчивого, доступного и персонализированного подхода для этой отрасли благодаря синергии творчества и передовых технологий компьютерного зрения.
