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Adobe a développé une technologie d'essayage virtuel pour le secteur de la mode

Vu ailleurs Une équipe de chercheurs issus du Media and Data Science Research Lab d’Adobe, de l’IIT d’Hyderabad et de l’université Stanford a mis au point un système capable d’appliquer des vêtements sur des modèles virtuels de façon très réaliste. Baptisée SieveNet, cette technologie pourrait intéresser à la fois les e-commerçants soucieux d’améliorer l’affichage des photos de leurs produits, mais aussi des acteurs du monde physique, à l’heure où les dispositifs d’essayage virtuel séduisent de plus en plus les consommateurs.
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Adobe a développé une technologie d'essayage virtuel pour le secteur de la mode
Adobe a développé une technologie d'essayage virtuel pour le secteur de la mode © Sylvain Arnulf - L'Usine Digitale

La qualité des photos des produits sur un site e-commerce est primordiale. Bien souvent, dans le secteur de la mode, par souci d’économie de temps et de ressources, les visuels sont dupliqués sur des mannequins virtuels de façon assez grossière. Le client ne peut alors pas se faire une idée des vraies formes et matières. Ces dernières années, l'enjeu est devenu d’autant plus important que les dispositifs d’essayage virtuel, parfois en réalité augmentée, se sont multipliés, que ce soit sur des applications ou en magasin via des miroirs connectés.

 

Une équipe de chercheurs issus du Media and Data Science Research Lab d’Adobe, de l’Institut indien de technologie d’Hyderabad et de l’université Stanford. Baptisé SieveNet, en référence à l'utilisation d'un réseau de neurones, leur projet a pour objectif de reproduire les caractéristiques d’un vêtement à la perfection, notamment la matière et les plis en fonction du modèle le portant, le tout sans altérer la qualité de l'image finale.

 

19 000 images pour entraîner le modèle

Dans un document daté du 17 janvier et révélé par VentureBeat, les chercheurs expliquent le principe du système. A partir d’une image d’un vêtement et d’une image d’un mannequin, une nouvelle image est générée dans laquelle le mannequin porte le vêtement, la pose étant conservée et l'ensemble des caractéristiques d’origine du vêtement étant fidèlement reproduites. Pour y parvenir, SieveNet utilise une technique en plusieurs étapes qui consiste à déformer un vêtement pour l’aligner avec la pose et la forme du corps avant de transférer l’objet déformé sur le mannequin.

 

 

Le document explique que certains modules du framework sont consacrés à la correction d’altérations considérées comme grossières, tandis que d’autres sont dédiés à des corrections de niveau plus fin. Les chercheurs ont entraîné SieveNet sur un ensemble de données composées d’environ 19 000 images de mannequins – de type portrait et portant des hauts – ayant des postures et des caractéristiques différentes, comme la position des bras ou la longueur des cheveux.

 

Le modèle a, selon ses inventeurs, permis d’améliorer le réalisme du rendu tout en préservant la qualité des images. La reconnaissance visuelle permet également de rechercher les similitudes et d’améliorer la précision du framework. Les chercheurs précisent avoir utilisé quatre cartes graphiques Nvidia 1080 Ti sur un PC avec 16 Go de RAM pour l'entraînement.

 

Un gain de temps et d'argent par rapport aux séances photos

SieveNet n’est pas la première tentative de développement d’une méthode qualitative d’essayage virtuel. La start-up indo-américaine Vue.ai propose aux retailers des solutions d’analyse des caractéristiques des vêtements pour développer des images les plus réalistes possible. Sa technologie d’automatisation génère selon elle des images jusqu'à 5 fois plus rapidement qu'une séance photo traditionnelle. Certaines marques, comme Gucci et Nike, proposent aussi des applications qui permettent aux gens d'essayer virtuellement des chaussures.

 

Mais c’est surtout le secteur de la beauté qui est en pointe sur le sujet. Ainsi, ModiFace, la société acquise par L’Oréal en mars 2018, s’est spécialisée dans l'utilisation de techniques d'intelligence artificielle et de réalité augmentée pour faire de l'essayage virtuel de produits de beauté. Pour les chercheurs d'Adobe, SieveNet a l’avantage de pouvoir être intégré facilement aux applications et sites web existants… et surtout, de ne pas se limiter au secteur de la cosmétique.

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