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濮,superme-生娃过程大揭秘!产房里,准妈妈经历故事

2019-05-10 09:45:57 投稿作者:admin 围观人数:198 评论人数:0次

AI 科技谈论按:「在你脱离家之前,先照一照镜子,再拿掉一件东西。」这是高雅的可可香奈儿 (Coco Chanel) 从前说过的一句名言,意思是指小小的改动,也或许对一个人的时髦程度形成很大的影响。无论是摘掉一件配饰、挑选一件领口更高的衬衫、把衬衫塞进裤子里或许换一条色彩更深的裤子,这些小调整一般能让现有的衣服显得更时髦。换句话说,身为一名一般顾客,咱们无需将原有的衣柜推倒重来也能取得「突变」。

近期,一项研究作业企图让 AI 成为可以供给类似调整定见的小帮手,且已取得开端效果。

这项效果是 Fashion++,如从前所说,这是一项可以经过对全体着装进行微调整以取得时髦感的办法李淳风。该模型由懂得学习服装编码的深度图画生成神经网络构成,其潜在编码可以依据形状和结千字文全文带拼音构进行显式分化,然后答应模型别离对着装/表明以及色彩/形式/资料进行直接修改。

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Fashion++ 结构。首先从纹路与形状编码器(Et 和 Es)中取得潜在特征,接着由修改模块 F ++ 对潜在纹路特征 t 与形状特征怒海穿越之降服1934 s 进行修改。修改完成后,形状生成器 Gs 首先将更新后的形状特征 s ++ 解码成 2D 切割掩码中国银行官网 m ++,然日晷后咱们使用它将更新后的纹路特征 t ++ 区域散播(region-wise broadcast)成一个二维特征映射 u ++。这个特征映射与濮,superme-生娃进程大揭秘!产房里,孕妇阅历故事更新后的切割掩码会被传递给纹路生成器 Gt,终究生成更新后的着装 x++。

让咱们一起来看看终究的生成成果吧(主张点击大图进行观看):

只对形状/巨细进行微调

只对色彩/图画进行微调陀螺仪

添加/除掉衣服碎片

怎样样,是不是变得时髦时髦最时髦了呢?

AI 是怎样懂得时髦的?

一开端,为了让编濮,superme-生娃进程大揭秘!产房里,孕妇阅历故事辑模块具有判别时髦的才能,Fashion++ 的研究人员企图创油焖茄子建出这么一个练习数据集——由两组图片组成,图片中都是同一个人,只不过在不同组中穿戴不同的服装,其间一组濮,superme-生娃进程大揭秘!产房里,孕妇阅历故事将被断定比另一组愈加时髦。但是这样的合集实践起来不只难度重重,并且一旦时髦风向转变了,该合集就会变得过期。别的一种办法是,将来自特定应亦涵集体濮,superme-生娃进程大揭秘!产房里,孕妇阅历故事 (如网红) 的图画视为正面典范,而将另一组图画 (如日一般行人) 视为负面典范。但是这种办法也有问题,这种合聚会导致身份与风格的混杂,分类器将发现两组之间与时髦无关的特点的差异。

最终,研究人员决议换知一条思路,让模型从那些时髦达人的网络服装照中主动生成时髦度短缺的相片。

详细流程上,先从一张「正面典范」的全身服装照开端,挑选需求进行调整的87版红楼梦部件,然后用另一套着装上的部件进行替换。为了添加替换部件有用下降时髦感的或许性,模型将从与原服装最不类似的挑选中提取部件,首要依据 CNN feat濮,superme-生娃进程大揭秘!产房里,孕妇阅历故事ures 的欧几里德间隔 (Euclidean dist龙空论坛ance) 丈量得出。

最终,再使用这些数据练习出一个具有三层多层级感知器 (何MLP) 的时髦分类器 f。

这种练习方法不只能让模型跟着时髦的进化进行实时更新,一起模型也能根据这些编码器有用把握奇妙的服装协同效果。此外,因为练习相片首要采自于路人街拍,因而模型有时机学习到服装目录(catalog)四物汤所不具有关于合身与出现方面的常识 (如掖好衣服、卷起衣服等),以及人们在日常情况下的天然调配风格。

定论

当然,现在模型并非完美无瑕。服装分类模型、时髦分类器、修改操作器,任何一方的缺乏,都或许导致糟糕的嘴苦是什么原因着装主张。

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一些失利比如

无论如何,该作业仍然为咱们推介了一款夏天树莓蛋糕充分考虑个性化、可伸缩性以及操作灵活性的生成结构,让咱们异界之魔武流氓经过微调即可优化着装问题。Fashion++ 研究人员也预备在未来的作业中进一步丰厚练习资源的组合,让根据个人偏好风格或场合的调整成为或许。无论是从定量仍是人为片面判别的视点,这项作业皆具有必定的推行含义。

论文链接:

https://arxiv.org/pdf/1904.09261.pdf

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