Inovação em IA do Google revoluciona as provas virtuais de roupas
Google Shopping trará prova virtual de roupas em modelos da vida real
O Google está lançando uma ferramenta de prova virtual de roupas em modelos da vida real como parte de suas atualizações do Google Shopping. A ferramenta utiliza um modelo baseado em difusão para prever como as roupas irão se acomodar, dobrar e se ajustar em diferentes modelos em várias poses. Inicialmente disponível para blusas femininas, o recurso se expandirá para incluir blusas masculinas posteriormente. O Google tem como objetivo abordar as preocupações dos compradores online sobre representação e insatisfação com as compras de roupas. A tecnologia de prova virtual não é nova, com empresas como Amazon, Adobe e Walmart também explorando essa área. Modelos levantaram preocupações sobre o impacto potencial dos modelos gerados por IA em sessões de fotos tradicionais. O Google enfatiza o uso de modelos diversos e lança opções de filtragem para pesquisas de roupas.
A introdução da prova virtual e dos filtros alimentados por IA marca um passo significativo à frente nas compras online de roupas.
PRINCIPAIS NOTÍCIAS DE IA:
Em sua busca contínua para aproveitar o poder da IA gerativa, o Google está prestes a introduzir um recurso de compras inovador que exibirá roupas em uma linha de modelos de moda da vida real. Como parte de uma série abrangente de atualizações do Google Shopping, essa nova ferramenta de prova virtual de roupas utiliza tecnologia avançada para prever como as roupas se ajustariam e apareceriam em um conjunto diversificado de modelos em várias poses.
A base dessa capacidade de prova virtual reside no modelo baseado em difusão desenvolvido internamente pelo Google. Esses modelos, incluindo o aclamado Stable Diffusion e DALL-E 2, aproveitam sua capacidade de eliminar gradualmente o ruído de uma imagem inicial composta inteiramente por aleatoriedade. Por meio de refinamento passo a passo, eles conseguem trazer a imagem mais perto do alvo desejado, levando em consideração aspectos como drapeado, dobramento, aderência e estiramento, bem como a formação de rugas e sombras.
Para treinar esse modelo inovador, o Google empregou numerosos pares de imagens, cada um apresentando um indivíduo vestindo uma peça de roupa específica em duas poses distintas. Ao capturar as nuances do comportamento da roupa em diferentes cenários, como uma camisa sendo usada de lado versus para frente, o modelo ganha robustez. Além disso, o Google garantiu que o processo de treinamento envolvesse emparelhamentos aleatórios de imagens, abrangendo roupas e indivíduos diversos. Essa abordagem visava combater defeitos visuais, incluindo dobras deformadas e não naturais, para melhorar o realismo da experiência de prova virtual.
A partir de hoje, os usuários nos Estados Unidos que recorrem ao Google Shopping terão aoportunidade de experimentar virtualmente blusas femininas de marcas renomadas como Anthropologie, Everlane, H&M e LOFT. Essas marcas podem ser facilmente identificadas pelo novo distintivo "Experimentar" na Pesquisa Google. Além disso, espera-se que a disponibilidade de prova virtual para blusas masculinas seja introduzida ainda este ano, atendendo a um público mais amplo.
Lilian Rincon, Diretora Sênior de Produtos de Compras do Consumidor no Google, expressou a importância deste avanço tecnológico em uma postagem de blog compartilhada com o TechCrunch. Rincon reconheceu que, enquanto as compras de roupas em lojas físicas permitem que os indivíduos avaliem sua adequação instantaneamente, os compradores online frequentemente enfrentam desafios. De acordo com uma pesquisa, 42% dos compradores online sentem-se sub-representados pelas imagens dos modelos, e 59% expressam insatisfação quando um item comprado parece diferente neles do que o esperado. Rincon enfatizou a importância de incutir confiança nas compras de roupas online, aproveitando a tecnologia de prova virtual.
Vale ressaltar que a tecnologia de prova virtual não é inteiramente nova. Empresas como Amazon, Adobe e Walmart há muito experimentam a modelagem de roupas gerativa. Além disso, a startup de IA AIMIRR levou este conceito um passo adiante, utilizando tecnologia de renderização de roupas em tempo real, sobrepondo imagens de roupas em vídeos ao vivo. O próprio Google já explorou a prova virtual por meio de colaborações com gigantes da indústria como L'Oréal, Estée Lauder, MAC Cosmetics, Black Opal e Charlotte Tilbury. Essas colaborações permitiram aos usuários experimentar tons de maquiagem em uma variedade diversificada de modelos, apresentando vários tons de pele.
No entanto, à medida que a IA gerativa continua a penetrar na indústria da moda, enfrenta resistência de modelos que argumentam que ela exacerba as desigualdades existentes. Os modelos geralmente operam como contratados independentes, lutando com altas taxas de comissão de agências, despesas comerciais e a necessidade de materiais promocionais para garantir oportunidades de trabalho. Além disso, a falta de diversidade na indústria da moda continua sendo uma preocupação premente. Uma pesquisa conduzida em 2016 revelou que impressionantes 78% dos modelos apresentados em anúncios de moda eram brancos.
A Levi's, entre outras, explorou o potencial da tecnologia de IA para criar modelos gerados por IA personalizados. Defendendo sua posição, a Levi's afirmou que essa tecnologia aumentaria a representação de modelos diversos usando seus produtos. No entanto, os críticos questionaram por que a marca não recrutou ativamente modelos com as características que busca promover. Embora Rincon tenha destacado o compromisso do Google em empregar modelos reais e diversos, abrangendo uma ampla gama de tamanhos, etnias, tons de pele, formas corporais e tipos de cabelo, ela não abordou diretamente o impacto potencial nas oportunidades de sessões de fotostradicionais para modelos.
Junto com a introdução da prova virtual, o Google também está lançando opções de filtragem para pesquisas de roupas, alimentadas por IA e algoritmos de correspondência visual. Esses filtros, acessíveis nas listagens de produtos no Google Shopping, permitem que os usuários refinem suas pesquisas com base em cor, estilo e padrão. Rincon enfatizou que esses filtros visam replicar a assistência fornecida pelos associados de loja, que sugerem opções alternativas com base em provas anteriores. Dessa forma, o Google busca fornecer aos compradores uma ajuda extra durante sua jornada de compras de roupas online.
O novo recurso de prova do Google, alimentado por IA, que utiliza IA gerativa para adaptar roupas a diferentes modelos.
CONCLUSÃO:
O lançamento do Google de uma ferramenta de prova virtual para moda representa um grande avanço no mercado. Ao aproveitar a IA gerativa e os modelos de difusão, o Google capacita os compradores online a visualizar roupas em modelos da vida real, abordando preocupações de representação e insatisfação. Esta inovação não apenas melhora a experiência do cliente, mas também sinaliza o crescente impacto da IA na indústria da moda.
Embora abra novas possibilidades, há discussões em andamento sobre as implicações para os modelos tradicionais e a necessidade de garantir diversidade e inclusividade. No entanto, este avanço, juntamente com as opções de filtragem alimentadas por IA, marca um passo significativo à frente para o mercado de roupas online, proporcionando aos compradores maior confiança e conveniência.