Las personas recurren a muchas fuentes diferentes para recibir consejos sobre el estilo de la ropa, desde revistas hasta mejores amigos e Instagram. Pronto, sin embargo, es posible que pueda preguntarle a su teléfono inteligente.
Un equipo de ciencias de la computación de la Universidad de Texas en Austin, en colaboración con investigadores de Cornell Tech, Georgia Tech y Facebook AI Research, ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que puede ver una foto de un equipo y sugerir consejos útiles para hacerlo másLas sugerencias pueden incluir ajustes como seleccionar una blusa sin mangas o una chaqueta más larga.
"Pensamos en ello como un amigo que le da retroalimentación", dijo Kristen Grauman, profesora de ciencias de la computación cuya investigación previa se ha centrado en gran medida en el reconocimiento visual de la inteligencia artificial. "También está motivado por una idea práctica: que podemos trabajarcon un conjunto determinado para hacer pequeños cambios, por lo que es un poco mejor "
La herramienta, llamada Fashion ++, utiliza sistemas de reconocimiento visual para analizar el color, el patrón, la textura y la forma de las prendas en una imagen. Considera dónde tendrán más impacto las ediciones. Luego ofrece varios conjuntos alternativos para el usuario.
Fashion ++ fue entrenada usando más de 10,000 imágenes de trajes compartidos públicamente en sitios en línea para entusiastas de la moda. Encontrar imágenes de trajes de moda fue fácil, dijo la estudiante graduada Kimberly Hsiao. Encontrar imágenes pasadas de moda resultó ser un desafío. Entonces, ella encontró una solución alternativa.Mezcló imágenes de atuendos de moda para crear ejemplos menos a la moda y entrenó al sistema en lo que no debe usar.
"A medida que los estilos de moda evolucionan, la IA puede continuar aprendiendo dándole nuevas imágenes, que abundan en Internet", dijo Hsiao.
Grauman y Hsiao presentarán su enfoque en la Conferencia Internacional sobre Visión por Computadora de la próxima semana en Seúl, Corea del Sur.
Al igual que todos los sistemas de inteligencia artificial, el sesgo puede introducirse a través de los conjuntos de datos de Fashion ++. Los investigadores señalaron que las apariencias vintage son más difíciles de reconocer como elegantes porque las imágenes de entrenamiento provienen de Internet, que ha sido ampliamente utilizado solo desde la década de 1990.Además, debido a que los usuarios que enviaron imágenes eran principalmente de América del Norte, los estilos de otras partes del mundo no aparecen tanto. Otro desafío es que muchas imágenes de ropa de moda aparecen en modelos, pero los cuerpos vienen en muchos tamaños y formas,afectando las elecciones de moda. A continuación, Grauman y Hsiao están trabajando para permitir que la IA aprenda qué favorece a las diferentes formas del cuerpo para que sus recomendaciones puedan adaptarse mejor.
"Estamos examinando la interacción entre cómo se forma el cuerpo de una persona y cómo la ropa le quedaría bien. Estamos entusiasmados de ampliar la aplicabilidad a personas de todos los tamaños y formas de cuerpo haciendo esta investigación", dijo Grauman.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Texas en Austin . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Cita esta página :