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2020年03月09日 | 虚拟试衣:布料仿真和AI人体重建技术才是关键

2020-03-09 来源:eefocus

随着AI 的势头持续高涨,AI 在智能视觉系统中的应用呈现出非常光明的未来。硬件方面已经出现了专用处理器;软件方面有越来越强大的算法,能够识别物体、面部和姿势。


虚拟试衣带动服装行业发展

随着网络的发展和人们消费方式的进步,越来越多的人选择网络购物这一购物形式,诸多服装品牌在网络营销模式中运用虚拟试衣这一技术手段。虚拟试衣可以作为线上消费者购买服装的决策工具,令消费者在网络购物过程中获得较为真实的试衣感受。
 
在线下店铺,试衣软件依赖于计算机的相关技术进行识别和拟合,如人脸识别技术、图像识别技术等,使消费者能够感受到服装的实际穿着效果,有助于消费者做出购买决策,提高消费者的购物满意度,增加所购买服装的合体性,减少购买时间成本。随着技术的进步,虚拟试衣系统不再仅仅是一个简单的辅助工具,它的发展为服装行业注入了新鲜的力量,开辟出一种新的思路,对于服装营销模式和顾客消费心理的改变也起着重要作用。
 
虚拟试衣系统的实现过程包含人体建模和服装模拟两个部分。实体建模和曲面建模是目前人体建模中采用较为广泛的两种形式,实体建模不仅对于三维人体表面进行描述,而且对于模型内部实心。部分也进行了表达,这种方法提供了人体几乎所有的拓扑和几何信息。但是这种方法运算量大,且运算速度缓慢。曲面建模主要模拟人体表面的信息,对于人体内部实心部分并没有进行明确的定义。

 


虚拟试衣系统三种不同模式

第一种采用动画模式模拟虚拟试衣,系统为人体和服装做出动画模型。用户选择喜欢的服装并输入自己的体型数据。系统根据用户自定义的体型数据改变人体模型。试衣屏幕上能够全景展出动态的试衣效果,如转圈、跑跳等。这种方式模拟真实,代入感很强;

 

第二种模式为贴图模式。制作服装的 2D 图片并利用体感技术捕捉用户的动作。用户抓取完成后,将制作好的 2D 图片放置在人体上。在这种模式下,服装可以跟随用户的动作而改变,但只能展示服装的正面效果;

 

第三种模式为拍照模式。系统对于用户和服装分别拍照后合成试衣图片。这种模式响应时间短,但试衣真实性欠缺。

 

 

各大巨头发展虚拟试衣技术

虚拟试衣是服装时尚行业未来的趋势,国内外很多公司都尝试过这一领域,但至今没有成熟的、体验感强的商业产品大规模落地。
 
2011 年,京东和英特尔达成了战略合作,应用了微软 KINECT 的虚拟试衣镜在当年英特尔的数字标牌年会上亮相
 
2012 年,天猫在新 Logo 发布的年度庆典上推出了“虚拟试衣”功能。
 
2014 年,优衣库虚拟试衣间出现,采用 4D 技术,用户可以根据身体的数据自行调节,让虚拟形象更加贴合现实身材。
 
2015 年,淘宝上线虚拟试衣功能,将用户想要购买的衣服制成 360°可旋转的 3D 模型,充分向用户展示衣物的细节。
 
2018 年,亚马逊获得了一项虚拟试衣的专利,通过显示屏、投影仪、摄像头和镜子,将用户的真实形象与虚拟形象结合,用户可以根据试衣结果决定是否购买。
 
就当前已有的虚拟试衣设备成品而言,试穿效果并不逼真,既不能真实地建造贴近用户的虚拟形象,也没能真实地展现衣物的物理材质和特性。

 

 

亘星智能打造高精度虚拟试衣

亘星智能通过自研的高精度布料仿真、实时 3D 人体重建、实时高精度布料与 3D 人体碰撞检测、基于 PBR 的渲染技术来突破这一技术难题。
 
亘星智能通过深度学习技术,率先实现了单摄像头实时测量人体身高以及其他重要部位,例如臂长,腿长等,此技术无需昂贵的摄像头,普通手机摄像头即可精准测量人体,精度可达 1cm 以内,更令人惊叹的是算法还可以实时输出三维人体点云和模型。此技术无需对原有摄像头系统做任何改造,利用计算机图形学和 GPU 并行算法,实现了高精度布料仿真和动态碰撞检测,使用亘星智能的算法做一次校准,应用范围非常广泛,对于需要快速实时、准确收集人体数据的领域有非常大的价值。
 
基于 AI 的 3D 人体重建技术已经实现了非接触式人体测量,系统只需通过照片或视频,即可得到人体的 20 个主要身体尺寸,并同步生成真实人体,更可以支持在线远程测量完美取代传统的手工量体,这样用户无需脱衣或身着紧身衣即可实现。

 

 

亘星智能技术可满足不同领域

该技术具有效率更高、速度更快等特点,有效减少人为手工误差等问题,大大缩短了服装定制周期。
 
目前,亘星智能为用户带来了 3D Body 智能量体,这是一款亘星智能基于深度学习技术研发的拍照测量软件,是国内首创的照片智能量体工具,它可以应用服装个性化定制、团体定制领域、医学、人体工程学、汽车等工业领域,满足不同领域的需求。
 
作为计算机图像和视觉识别技术的领航者,亘星智能已经将研发出的产品进行了商业化落地,并建立很强的技术和市场壁垒,亘星智能还引入顶级的投资机构扩充团队、对接资源,充分发挥在各个领域中的优势。

 

亘星智能下一代虚拟试衣技术

亘星智能一直专注于视觉识别、图形图像等前沿技术在工业和商业领域的创新应用,致力于人工智能技术在垂直行业的应用研发。自成立以来,亘星智能在服装领域已开发出智能服装仿真系统、智能人体测量系统、智能试衣镜、店铺消费者行为分析系统等国际一流水平的产品,为用户提供专业的产品的服务,赢得了社会各界的广泛认可。
 
目前高精度布料仿真渲染技术,实时人体重建技术已经成熟,亘星智能正在全力攻关单摄像头精准人体动作捕捉技术,离实现下一代的虚拟试衣技术仅有一步之遥。

 

结尾

尽管当前的虚拟试衣应用和设备还不够完善,但依然吸引了许多用户和入局者。随着技术的发展和行业的成熟,能够找到突破口,虚拟试衣必然会成为一种趋势。

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对于数-模转换(D/A转换)用高稳定度稳压电源电路,网友可能提出多个方面的问题。以下是一些可能的问题及其详细回答:

问题一:为什么数-模转换需要高稳定度的稳压电源?

回答
数-模转换器(D/A转换器)将数字信号转换为模拟信号,其输出精度和稳定性直接受到供电电源的影响。高稳定度的稳压电源能够确保D/A转换器在转换过程中电压波动小,从而减小转换误差,提高转换精度。此外,稳定的电源还能保护D/A转换器免受电压波动可能引起的损坏,延长其使用寿命。

问题二:如何设计高稳定度的稳压电源电路?

回答
设计高稳定度的稳压电源电路通常需要考虑以下几个方面:

  1. 选择合适的稳压元件
    • 稳压二极管(齐纳二极管):具有稳定的反向击穿电压,可作为简单的稳压元件。
    • 线性稳压器(LDO):提供低噪声、高精度的输出电压,适用于对电源噪声敏感的场合。
    • 开关稳压器:效率高,但可能引入一定的纹波噪声,需要适当的滤波电路设计。
  2. 优化电源滤波
    • 在稳压电源的输出端加入滤波电容,以减小输出电压的纹波和噪声。
    • 对于开关稳压器,可能需要额外的LC滤波电路来进一步降低纹波。
  3. 考虑温度稳定性
    • 温度变化会影响元件的性能,因此在设计时应考虑元件的温度系数,并采取适当的温度补偿措施。
  4. 采用反馈控制
    • 通过引入电压反馈控制环路,可以实时监测输出电压并调整稳压元件的工作状态,以保持输出电压的稳定。
  5. 选用高质量的元件
    • 使用低漂移、高精度的电阻、电容等元件,以提高电源电路的整体稳定性。

问题三:如何评估稳压电源的稳定度?

回答
评估稳压电源的稳定度通常需要考虑以下几个方面:

  1. 输出电压的纹波和噪声
    • 使用示波器测量输出电压的纹波和噪声水平,确保其在可接受的范围内。
  2. 负载调整率
    • 在不同负载条件下测量输出电压的变化量,评估电源对负载变化的响应能力。
  3. 线性调整率
    • 在输入电压变化时测量输出电压的变化量,评估电源对输入电压变化的抵抗能力。
  4. 温度稳定性
    • 在不同温度条件下测量输出电压的变化量,评估电源的温度稳定性。
  5. 长期稳定性
    • 在长时间运行后测量输出电压的变化量,评估电源的长期使用稳定性。

问题四:有哪些常见的稳压电源故障及其解决方案?

回答
常见的稳压电源故障及其解决方案包括:

  1. 输出电压不稳定
    • 检查稳压元件是否损坏或老化。
    • 检查滤波电容是否失效或容量不足。
    • 检查反馈控制环路是否正常工作。
  2. 无输出电压
    • 检查输入电源是否正常。
    • 检查保险丝是否熔断。
    • 检查稳压元件是否短路或开路。
  3. 输出电压过高或过低
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    • 检查散热系统是否正常工作。
    • 考虑增加散热装置或降低负载。

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