服装迁移
利用 AI 技术将产品照片中的服装逼真地渲染到人物图像上的整个过程。
什么是服装迁移？
服装迁移（也称为虚拟穿衣或基于图像的试穿）是指获取服装图像并将其渲染到人物照片上的过程，在此过程中会根据人物的姿势、体型和原始照片的光线进行自动适应。
该技术直接基于标准的 2D 产品照片（模特图、平铺图或幽灵模特图）进行处理，而无需为每件产品创建 3D 模型。
工作原理
- 人物解析：通过图像分割识别出身体、头发以及当前穿着的衣物。
- 姿势理解：利用姿势估计映射肩膀、腰部和四肢，确保服装以正确的比例和角度精准贴合。
- 服装编码：分析产品照片中的形状、面料纹理和结构细节。
- 生成阶段：扩散模型通过图像修复重新绘制服装区域，并合成与场景一致的垂坠感、褶皱和阴影。
面临的主要挑战
- 垂坠感：面料在不同体型上的褶皱表现各异；这些褶皱必须是动态合成的，而不是直接从产品图中复制。
- 细节还原度：标志、印花和文字在迁移过程中必须保持不变形。
- 遮挡：交叉的双臂、头发或包包必须保持在换上的新服装之前。
- 特征保留：面部、身体特征和背景必须保持不变；仅修改服装区域。
服装迁移 vs. 3D 试穿
| 服装迁移 | 3D / AR 试穿 | |
|---|---|---|
| 每件产品的输入 | 2D 产品照片 | 每个 SKU 对应一个 3D 资产 |
| 适用产品类型 | 服装 | 刚性物品（眼镜、手表、鞋子） |
| 输出结果 | 静态生成的图像 | 实时相机叠加层 |
常见问题
常见问题解答。
服装迁移和虚拟试穿是一回事吗？↓
服装迁移是底层技术；而虚拟试穿是基于该技术构建的面向用户的功能。对于服装品类而言，服装迁移就是支撑试穿小组件 (try-on widget) 运行的核心技术。
相关术语
- 虚拟试衣间
- 一种数字化体验，让消费者在网购付款前，直观预览服装穿在自己身上的效果。
- 扩散模型
- 一种生成式 AI 架构，通过学习逆转逐步加噪的过程来生成高质量图像。
- 图像局部重绘
- 重新生成图像中被遮罩（掩码）覆盖的特定区域，同时保持图像的其余部分原样不变。
- 图像分割
- 一种计算机视觉技术，可将图像精确划分至像素级区域，例如区分出人物、衣物及背景。
- 垂坠感 (Drape)
- 面料穿在身上时自然下垂、起褶和流动的形态。