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16 जून 2023

Google ने AI वर्चुअल फिटिंग रूम का अनावरण किया: घर से बाहर निकले बिना कपड़ों पर प्रयास करें

संक्षेप में

Google ने एक वर्चुअल फिटिंग रूम विकसित किया है जो उपयोगकर्ताओं को AI और एक जनरेटिव AI मॉडल का उपयोग करके घर छोड़ने के बिना कपड़ों पर प्रयास करने की अनुमति देता है।

Google का नया AI मॉडल महिलाओं के टॉप्स के लिए वर्चुअल ट्राइ-ऑन को सक्षम करते हुए, कपड़े पहनने वाले लोगों की फोटो-यथार्थवादी छवियां बनाने के लिए प्रसार का उपयोग करता है।

क्या आपने कभी चाहा है कि आप बिना स्टोर के अंदर पैर रखे कपड़ों पर कोशिश कर सकें? खैर, Google ने अपने नवीनतम इनोवेशन के साथ उस सपने को सच कर दिया है: वर्चुअल फिटिंग रूम. कोई और अनुमान नहीं लगा रहा है कि वह पोशाक आप पर कैसी दिखेगी या क्या वह जींस ठीक से फिट होगी। अब, आप अपने आप को उन कपड़ों में पहने हुए देख सकते हैं जिन्हें आप खरीदना चाहते हैं, सब कुछ अपने घर के आराम से।

Google ने AI वर्चुअल फिटिंग रूम का अनावरण किया: घर से बाहर निकले बिना कपड़ों पर प्रयास करें
श्रेय: blog.google

कोड को क्रैक करने का प्रयास करने वाले कई स्टार्टअप के साथ, इस तकनीक को बनाने में वर्षों लगे हैं। लेकिन गूगल ने चुनौती स्वीकार की और सफल हुआ। उन्होंने एक उपन्यास दृष्टिकोण पेश किया, प्रसार नामक एक तकनीक का उपयोग करते हुए, जहां कपड़े पहनने वाले व्यक्ति का यथार्थवादी प्रतिनिधित्व करने के लिए एक व्यक्ति की तस्वीर और वांछित कपड़ों की तस्वीर को जोड़ा जाता है।

आप इस रोमांचक सुविधा का सीधे अनुभव कर सकते हैं गूगल खरीदारी. बस उस आइटम का चयन करें जिसमें आप रुचि रखते हैं, और एआई की शक्ति के साथ, आप तुरंत इसे पहने हुए देखेंगे। यह आपकी अपनी निजी आभासी अलमारी होने जैसा है!

अतीत में, Google ने हमें पहले ही प्रभावित कर दिया था लिपस्टिक के लिए वर्चुअल ट्राई-ऑन फीचर. अब, वे परिधानों को संभाल कर इसे अगले स्तर पर ले गए हैं। उनके खरीदारी एआई शोधकर्ताओं ने एक जनरेटिव एआई मॉडल विकसित किया जो विभिन्न शरीर के आकार और आकारों के साथ वास्तविक मॉडल पर कपड़ों को जीवन में लाता है। मॉडल जटिल विवरण पर ध्यान देता है कि कपड़े कैसे लपेटते हैं, मोड़ते हैं, चिपकते हैं, खिंचाव करते हैं, और यहां तक ​​कि शिकन भी करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप अविश्वसनीय रूप से सजीव चित्रण होता है।

इसके पीछे का जादू नया एआई मॉडल प्रसार में निहित है. पिछले मॉडलों की तरह पाठ संकेतों पर भरोसा करने के बजाय, Google के दृष्टिकोण में दो छवियों का उपयोग करना शामिल है: एक परिधान का और दूसरा एक व्यक्ति का। इन छवियों को खिलाया जाता है तंत्रिका जाल जो "क्रॉस-अटेंशन" नामक एक प्रक्रिया के माध्यम से एक दूसरे के साथ जानकारी साझा करते हैं। परिणाम चयनित परिधान पहने हुए व्यक्ति की फोटो-यथार्थवादी छवि है।

इस AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, Google ने अपने शॉपिंग ग्राफ़ से बड़ी मात्रा में डेटा का लाभ उठाया, जिसमें उत्पादों, विक्रेताओं, ब्रांडों, समीक्षाओं और इन्वेंट्री की जानकारी शामिल है। अलग-अलग पोज़ में कपड़े पहने लोगों को दिखाने वाली छवियों के जोड़े का उपयोग करके, मॉडल ने कपड़े के आकार को व्यक्ति से मिलाना सीखा, जिससे वह सभी कोणों से यथार्थवादी छवियां उत्पन्न कर सके।

आज से, एंथ्रोपोलॉजी, एलओएफटी, एच एंड एम, और एवरलेन जैसे विभिन्न ब्रांडों से महिलाओं के टॉप के लिए वर्चुअल ट्राय-ऑन उपलब्ध है। और यह सिर्फ शुरुआत है। Google टूल को और अधिक परिशोधित करने की योजना बना रहा है, इसे और भी सटीक बना रहा है और आपके पसंदीदा ब्रांडों को शामिल करने के लिए इसकी उपलब्धता का विस्तार कर रहा है।

तो, पारंपरिक फिटिंग रूम की परेशानी को अलविदा कहें और वर्चुअल फिटिंग रूम की सुविधा को नमस्कार करें। Google के नवीनतम नवप्रवर्तन के साथ, आप यह जानकर विश्वास के साथ कपड़ों की खरीदारी कर सकते हैं कि वे आपको वास्तव में कैसे दिखेंगे। फैशन का भविष्य यहाँ है, और यह आभासी है!

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के बारे में लेखक

दामिर टीम लीडर, उत्पाद प्रबंधक और संपादक हैं Metaverse Postएआई/एमएल, एजीआई, एलएलएम, मेटावर्स और जैसे विषयों को कवर करता है Web3-संबंधित क्षेत्रों। उनके लेख हर महीने दस लाख से अधिक उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि वह SEO और डिजिटल मार्केटिंग में 10 वर्षों के अनुभव वाला एक विशेषज्ञ है। दामिर का उल्लेख मैशबल, वायर्ड, में किया गया है Cointelegraph, द न्यू यॉर्कर, Inside.com, एंटरप्रेन्योर, BeInCrypto, और अन्य प्रकाशन। वह एक डिजिटल खानाबदोश के रूप में संयुक्त अरब अमीरात, तुर्की, रूस और सीआईएस के बीच यात्रा करता है। दामिर ने भौतिकी में स्नातक की डिग्री हासिल की, उनका मानना ​​है कि इससे उन्हें इंटरनेट के लगातार बदलते परिदृश्य में सफल होने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण सोच कौशल प्राप्त हुआ है। 

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दामिर यालालोव
दामिर यालालोव

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