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在线购物时退货更少 - 消费者和卖家都将从中受益。亚马逊的一个新模型旨在真实地代表一个人身上的衣服或自己房间里的家具的样子。
亚马逊研究人员推出了“Diffuse to Choose”（DTC），这是一种人工智能工具，客户可以使用该工具将网上商店中的衣服或家具虚拟地插入自己的身体或自己的房间中。这应该可以让您更好地了解实时的配合和空间效果。
Vielseitiges 修复模型
DTC 是一种基于扩散的“虚拟试用”图像修复模型。该论文称，该技术确保了细节和语义上连贯的融合与真实的灯光和阴影。
DTC 使用两个独立的网络来处理产品图像。其中一个网络专注于整体情况，另一个网络则专注于产品。这有助于保留产品的精细细节，例如沙发面料的纹理。
研究人员表示，DTC 的性能优于现有方法，且无需针对特定产品进行培训。
该模型在亚马逊和公共数据集上进行了测试。
但仍存在一些局限性，主要与稳定的扩散基础有关。文本的再现效果可能很差，或者照片中人物的姿势可能会改变。
后一个问题可能可以通过进一步的培训来解决，但研究人员有意识地决定使模型更广泛地适用（例如室内设计），而不是在某些学科中专门对其进行培训。
电子商务的新标准？
对于消费者来说，DTC 承诺提供更加个性化的购物体验，旨在支持他们做出明智的购买决定。
反过来，当产品在购买前得到更好的展示时，零售商也可以从提高客户忠诚度和降低退货率中受益。
虽然谷歌还开发了一款针对在线零售的虚拟试穿工具，专注于真实的服装展示，但亚马逊的 DTC 旨在跨不同的产品类别工作。
亚马逊计划很快发布 DTC 的代码和演示。如果研究能够兑现其承诺，像 DTC 这样的工具可能会引领电子商务发展的下一阶段。
总结
- 亚马逊研究人员开发了一种名为 Diffuse to Choose (DTC) 的人工智能工具，允许客户将在线商店中的产品虚拟插入到他们的个人环境中，从而提供合身和外观的实时可视化。
- DTC 是一种基于图像的修复模型，可将产品图像无缝集成到个人照片中，从而实现与真实灯光和阴影的详细、语义连贯的融合。
- 该工具旨在为消费者提供更加个性化的购物体验，并使零售商能够实现新的客户参与水平。亚马逊计划很快发布 DTC 的代码和演示。
- 作者:Ai-皇帝
- 链接:https://www.ai-hd.com/article/0631f424-626a-4ef7-8347-500247e7ee19
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。