Las pruebas de ropa virtual son el próximo gran avance que puede unir la moda y la tecnología. Los informáticos de todo el mundo están tratando de experimentar con técnicas de aprendizaje profundo que se pueden utilizar para vestir virtualmente un avatar en 3D (versiones digitales de humanos). En la India también se están realizando avances en este campo. Dos investigadores de TCS Research India han ideado una técnica de aprendizaje profundo llamada DeepDraper que puede predecir cómo las prendas de vestir se adaptarán a los contornos del cuerpo de una persona. Si bien esta tecnología no es nueva, los investigadores afirman que la nueva técnica es más precisa. Por lo tanto, le permite a una persona comprender mejor cómo se verá una prenda de vestir en su cuerpo.
Esta técnica fue presentada en el Taller de la Conferencia Internacional sobre Visión por Computador (ICCV), este año.
Brojeshwar Bhowmick, uno de los investigadores detrás de DeepDraper, explicó cómo funciona la técnica.
“DeepDraper es un sistema de drapeado de prendas basado en el aprendizaje profundo que permite a los clientes probar virtualmente prendas de un guardarropa digital en sus propios cuerpos en 3D”, dijo a TechXplore.
El drapeado virtual se realiza después de analizar una foto o un video corto de un cliente para estimar su forma corporal en 3D, pose y medidas corporales. Obtiene datos sobre una prenda del guardarropa digital de un vendedor. La tecnología alimenta las estimaciones físicas del cliente a una red neuronal que predice cómo se verá la prenda en el avatar 3D de la persona.
Los investigadores evaluaron su técnica DeepDraper en una serie de pruebas que demostraron ser mejores y más realistas con sus estimaciones. El sistema también pudo colocar prendas de diferentes tamaños en cuerpos humanos de todas las formas y diferentes características.
Bhowmick dijo: “Otra característica importante de DeepDraper es que es muy rápido y puede ser compatible con dispositivos de gama baja como teléfonos móviles o tabletas”. Los investigadores habían querido crear un sistema liviano que requiriera poca memoria y potencia computacional para que pudiera ejecutarse en tiempo real.
“DeepDraper es casi 23 veces más rápido y casi 10 veces más pequeño en espacio de memoria en comparación con su competidor cercano Tailornet”, dijo Bhowmick.
Esta función permitiría su uso en sitios web de ropa en línea.
Actualmente, DeepDraper cubre el atuendo en un cuerpo humano estático. Los investigadores planean experimentar con movimientos humanos y drapeados animados. También planean mejorar la tecnología para drapear prendas sueltas y de varias capas, como vestidos, batas, camisetas con chaquetas y más.
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