Home
» Wiki
»
Google, kullanıcıların evde elbise ve gömlek denemelerine olanak tanıyan yapay zekalı alışveriş aracı geliştiriyor
Google, kullanıcıların evde elbise ve gömlek denemelerine olanak tanıyan yapay zekalı alışveriş aracı geliştiriyor
Kaydolun ve günde 1000 $ kazanın ⋙
Google, geçen yıl Arama'da kullanıcıların belirli bir vücut tipinde bir giysinin nasıl görüneceğine dair görsel bir fikir edinmelerini sağlayan yapay zeka destekli bir alışveriş asistanını tanıttı. Bu özellik ilk başlarda sadece bazı kadın giyim markalarının gömlek modelleriyle uyumluluğu desteklemek amacıyla kullanıma sunulmuştu. Google, bir yıldan uzun süredir hem tüketiciler hem de genel olarak moda markaları için faydaları değerlendirdikten sonra, yapay zeka alışveriş aracını bir giyim kategorisini daha kapsayacak şekilde genişletiyor: Elbiseler.
ABD'de alışveriş yapanlar artık Google'da bir elbise aradıklarında "dene" rozetini görecek. Yapay zeka aracı, XXS'ten XXXL'e kadar farklı vücut tiplerindeki modelleri gösterecek. Kullanıcılar vücut tiplerine uygun bir model seçip, sipariş vermeden önce elbiseyi deneyerek kendilerine uyup uymadığını kontrol edebiliyorlar. Doğru elbiseyi bulduktan sonra, satın almak için perakendecinin web sitesine tıklayabilirler.
Google, aracı ayarlamak ve elbiseler için destek eklemek için birçok zorluğun üstesinden gelmek zorunda kaldığını, çünkü elbiselerin vücudun daha fazlasını kapladığını ve "genellikle döküm, stil, uzunluk veya şekil açısından üstlerden daha ayrıntılı olduğunu ve uzun atletlerden kısa eteklere veya omuzları açık maksi elbiselere ve sayısız başka stile kadar her şeyi içerdiğini" söylüyor.
Google, bu özelliğin çalışması için mevcut Yapay Zeka Sanal Deneme (VTO) modelini kullanmakla yetinemedi. AI VTO modeli düşük çözünürlüklü görüntüleri demultipleksleme yeteneğine sahip olsa da, "bu yaklaşım genellikle eteğin önemli ayrıntılarının kaybolmasıyla sonuçlanıyor." Bu dezavantajı aşmak için Google araştırma ekibi “VTO-UNet Difüzyon Transformatörü (VTO-UDiT)” adını verdiği yeni bir eğitim stratejisi geliştirdi.
VTO-UDiT, düşük çözünürlüklü görüntüleri yaymaya odaklanır ve yayma işlemi sırasında kademeli olarak daha yüksek çözünürlüklerde eğitim alır. Bu yaklaşım, kıvrımlar, desenler ve kumaş dokuları gibi küçük detayların doğru şekilde yeniden üretilmesini sağlar.
Google'ın şu anda bu özelliği ABD dışındaki bölgelere sunmayı planladığı söylenemez. Değerlendirmek ve mükemmelleştirmek çok daha fazla zaman alacaktır.