ネットで服を買うときに仮想で試着できるサービスは増えてきました。しかし、個人の体形や姿勢に最適化されていません。取ってつけたような…
しかし、Alibabaが開発する先進的な仮想試着AIツールは異なります。このツールは、皆様のショッピング体験を革新し、ファッション選びに新たな可能性をもたらします。
記事では、この革新的な技術がどのように消費者のニーズに応えるかを詳しくご紹介します。
Outfit Anyoneとは？
Outfit Anyoneはアリババが開発中のAIによる着せ替え技術です。
このシステムは人間が服を試着するのと同じように、仮想空間で服を「試着」し、それがどのように見えるかを示す画像を生成することができます。
オンラインショッピングにおいて、実際に服を着ることなく、衣服が人にどのように見えるかを顧客にPRすることができます。
どこが開発？
AlibabaのAIチームです。特にアニメーション生成AI開発チームと関係の深い、もしくは同じ技術者がいます。
Outfit Anyoneの仕組みは？
- Image Encoder（画像エンコーダ）
- Text Encoder（テキストエンコーダ）
- Cross-Attention and Self-Attention（クロスアテンションとセルフアテンション）
- Conditional Diffusion Model（条件付き拡散モデル）
- Zero-shot Tryon Network（ゼロショット試着ネットワーク）
- Post-Hoc Refiner（事後精錬器）
初心者さんにも分かりやすく解説すると「ゼロショット試着ネットワークで初期の試着画像を生成し事後精錬器で衣服と肌のテクスチャをフィットさせるといった感じです。
Image Encoder（画像エンコーダ）
ここでは、実際の服の写真や人物の写真を入力として使用して、それらの情報をAIが理解できる形に変換します。これは人間が言葉を理解するように、AIが画像を「理解」するための準備ステップです。
Text Encoder（テキストエンコーダ）
ユーザーからの指示（例えば「黒いTシャツとプリントされたショートパンツを着た女性」）をAIが理解できる形に変換します。これにより、AIはユーザーが求めている結果の特徴を「知る」ことができます。
Cross-Attention and Self-Attention（クロスアテンションとセルフアテンション）
これらは、AIが画像とテキストの情報をうまく組み合わせるためのメカニズムです。クロスアテンションは画像とテキストの関連する部分に焦点を当て、セルフアテンションは画像やテキスト内の関連する情報を内部で関連付けます。
Conditional Diffusion Model（条件付き拡散モデル）
ここがAIプロセスの中心部で、これまでに収集した情報（画像とテキストのエンコーディング）を基に、新しい試着画像を生成します。拡散モデルは、少しずつ変化させることで、希望に近い画像を作り出します。
Zero-shot Tryon Network（ゼロショット試着ネットワーク）
AIは、何も例を見ずに（ゼロショット）、新しい服を人物に「着せる」ことを試みます。つまり、AIは以前に同じことをしたことがなくても、ユーザーの指示に従って新しい試着画像を生成することができます。
Post-Hoc Refiner（事後精錬器）
最終的に生成された画像がまだ完璧でない場合、このステップで細部を修正し、よりリアルで自然な見た目になるようにします。
Outfit Anyone + Animate Anyone の統合とその魅力
Outfit AnyoneとAnimate Anyoneの統合は、ファッションとアニメーションをつなげるエキサイティングな進展になります。Animate Anyoneの技術を利用することで、キャラクターにさまざまな衣装を着せ替えるだけでなく、そのキャラクターが動いているビデオまで作成することができます。これは静止画像だけでなく、動きのあるビジュアルコンテンツの作成に革命をもたらす可能性があります。
リアルタイムのファッションショー
モデルやキャラクターが実際に動きながら衣装を変える様子をビデオで表現できます。これはオンラインファッションショーに革命を起こし、デザイナーやブランドが世界中の視聴者に向けてリアルタイムでコレクションを紹介する新しい方法を提供します。
インタラクティブなエンターテインメント
ゲームやバーチャルリアリティのアプリケーションにおいて、ユーザーがキャラクターの衣装を変更し、そのキャラクターを即座に動かしてみることができます。これは特に、ユーザーが自分自身のアバターをカスタマイズする際に、より没入感のある体験を提供します。
動的なストーリーテリング
映画製作者やアニメーターは、キャラクターが複雑な動きをしながら衣装を変えるシーンを簡単に作成できます。これにより、ストーリーにダイナミックさと深みを加え、視聴者に新しい体験を提供することができます。
Outfit Anyoneの新しさと活用事例
- ユニークなファッション
- 様々な体型をAIが調整
- アニメーション作成
ユニークなファッション
Outfit Anyoneは伝統的な衣服からエクセントリックなファッションまで、幅広いスタイルに対応できる柔軟性を持っています。これにより、どんなにユニークなスタイルもリアルに試着することが可能になります。
ファッションデザイナーは、極めて個性的なデザインの概念を顧客に提示する際にこの技術を使用できます。
コスプレ愛好家が、コスチュームを作る前にデザインを試着し、調整を行うことができます。
ファッションショーの企画者は、さまざまなスタイルを試着してショーのコンセプトを決定するのに役立てることができます。
AIが体系と画質補正
この技術は、さまざまな体型に適応する能力を持っており、すべての人が自分に合った服を仮想的に試着する体験ができます。
衣料品店は、あらゆる体型の顧客に対して、フィットする服を提案できます。
そして、画質補正もばっちりです。
アニメーション作成
アニメーションキャラクターにも適用可能であり、新しいキャラクターデザインの試着や変更が簡単に行えます。
アニメーションスタジオはキャラクターのコスチュームデザインを迅速に試し、修正することができます。
アニメーションの学生がキャラクターデザインの授業で、様々な服装をキャラクターに試着させることができます。
ゲーム開発者が、キャラクターの衣装をユーザーがカスタマイズできるようにする機能にこの技術を利用することができます。
Outfit Anyoneの導入により、ファッション業界だけでなく、日常生活や教育、エンターテインメント分野においても、多くの革新的な応用が期待されます。
まとめ
本記事では、「Outfit Anyone」の持つ革新性と、その消費者へのメリットを深掘りしました。このツールは皆様のファッション選びを一新すること間違いなしです。
“Your Style, Your Way, with AI”
今後のショッピング体験に期待が高まります。本記事をご覧いただき、誠にありがとうございます。