Amazon在計算機視覺和圖形識別重要年度會議CVPR中，發(fā)布了三篇改善用戶線上購買衣物體驗的論文，除了改善文本搜索商品的能力之外，也要讓系統(tǒng)能夠主動推薦能補充用戶已選擇商品的建議，并且還要讓系統(tǒng)能夠合成衣服到模特兒身上。

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Amazon的第一篇論文描述了一種，能夠讓用戶通過文本描述，修正產(chǎn)品查詢的方法，像是用戶能以“我想要淺色的花朵圖案”，來改善產(chǎn)品查詢結果。研究人員訓練了一個擁有三個輸入的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，三個輸入分別為來源圖像、文本修正描述以及與文本描述相符的目標圖像，這個主模型由位于工作管線中不同位置的三個子模型組成。

研究人員設計了一種可將文本描述表示，和圖像特征表示融合在一起的方法，在工作管線中，來源圖像和文本描述表示，會先融合在一起，接著才與目標圖像相互關聯(lián)。

由于較低端的模型傾向表示像是材質(zhì)與顏色等較低端的特征，而較高端的模型表達袖子長短和松緊等較高端的特征，因此這個新系統(tǒng)使用的分層配對（Hierarchical Matching）技術，有助于訓練模型，確保能在不同層次適當處理文本修正。

每種語言描述和視覺表現(xiàn)的融合，都由兩個獨立的組件模型執(zhí)行，其中一個關注來源圖像和目標圖像需要維持相同的視覺特征，另一個則關注要改變的特征。經(jīng)過測試，這個系統(tǒng)有助于提高搜索到與文本修正相符結果的幾率，較之前系統(tǒng)提高58%。

而Amazon的第二篇論文，則是建議用戶購買能夠補充選購衣物的商品，研究人員提到，這項新系統(tǒng)能夠預測服裝和飾品的兼容性，并在用戶選擇襯衫和夾克之后，推薦可搭配的鞋子。圖像會經(jīng)過模型產(chǎn)生一個表示矢量，矢量會以遮罩處理，這個經(jīng)訓練的遮罩，能夠?qū)κ噶刻卣鬟M行調(diào)整，縮小部分特征的影響以及放大部分特征的影響。

當目錄中的每個物品都以矢量表示，則要找出特定服裝的搭配，就變成了矢量配對的問題，研究人員提到，這個系統(tǒng)能以56.19%精確度推薦商品，較之前的系統(tǒng)表現(xiàn)都還好。

第三篇論文則是描述一個能將衣服合成到目標模特兒身上的系統(tǒng)Outfit-VITON，相當于虛擬試穿系統(tǒng)，將參考照片中人物的穿著，合成到另一張照片的模特兒身上，研究人員提到，Outfit-VITON使用對抗網(wǎng)絡，由生成網(wǎng)絡和判別網(wǎng)絡的競爭產(chǎn)生結果。

Outfit-VITON由三部分組成，形狀生成模型、外觀生成模型以及外觀修正模型，形狀生成模型會圈出要試穿的衣服形狀，并計算要試穿模特兒的身材以及動作，其輸出的形狀表示到外觀生成模型，外觀生成模型的工作和形狀生成模型相似，其會結合形狀生成模型所生成的結果，合成出模特兒穿著指定服飾的照片，接著由第三個模型進行微調(diào)，保留商標以及特殊圖案，研究人員表示，這個系統(tǒng)比以前的系統(tǒng)產(chǎn)生更自然的結果，能夠產(chǎn)生正確的分割圖，通過改變所選服裝的形狀，以符合目標人物。

網(wǎng)站欄目：Amazon運用AI要為模特兒虛擬換裝
瀏覽地址：http://chinadenli.net/article40/cjsheo.html

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