Google développe un outil dachat basé sur lIA qui permet aux utilisateurs dessayer des robes et des chemises à la maison

L'année dernière, Google a introduit dans la recherche un assistant d'achat basé sur l'IA qui permet aux utilisateurs d'avoir une idée visuelle de l'apparence d'un vêtement sur un type de corps spécifique. Initialement, cette fonctionnalité a été lancée presque uniquement pour prendre en charge la compatibilité avec les modèles de chemises de certaines marques de mode féminine. Aujourd'hui, après plus d'un an d'évaluation des avantages pour les consommateurs et les marques de mode en général, Google étend son outil d'achat basé sur l'IA pour inclure une catégorie de vêtements supplémentaire : les robes.

Les acheteurs aux États-Unis verront désormais un badge « essayer » apparaître lorsqu'ils rechercheront une robe sur Google. L'outil d'IA affichera des modèles dans différents types de corps, du XXS au XXXL. Les utilisateurs peuvent sélectionner un modèle adapté à leur morphologie et essayer la robe pour voir si elle leur convient avant de décider de commander. Une fois qu’ils ont trouvé la bonne robe, ils peuvent cliquer sur le site Web du détaillant pour l’acheter.

Google développe un outil d'achat basé sur l'IA qui permet aux utilisateurs d'essayer des robes et des chemises à la maison

Google affirme avoir dû surmonter de nombreux défis pour peaufiner l'outil et également ajouter la prise en charge des robes, car les robes couvrent une plus grande partie du corps et sont « souvent plus détaillées que les hauts en termes de drapé, de style, de longueur ou de forme, et incluent tout, des camisoles longues aux jupes courtes ou aux robes maxi à épaules dénudées et d'innombrables autres styles. »

Pour que cette fonctionnalité fonctionne, Google ne pouvait pas simplement utiliser le modèle d'essai virtuel (VTO) d'IA existant. Bien que le modèle AI VTO soit capable de démultiplexer des images basse résolution, « cette approche entraîne souvent la perte de détails importants de la jupe ». Pour surmonter cet inconvénient, l’équipe de recherche de Google a mis au point une nouvelle stratégie de formation appelée « VTO-UNet Diffusion Transformer (VTO-UDiT) ».

VTO-UDiT se concentre sur la diffusion d'images basse résolution et s'entraîne progressivement à des résolutions plus élevées au cours du processus de diffusion. Cette approche garantit une reproduction précise des petits détails tels que les plis, les motifs et les textures des tissus.

Google n’a actuellement pas l’intention de déployer cette fonctionnalité dans d’autres régions que les États-Unis. Il faudra beaucoup plus de temps pour l’évaluer et le perfectionner.

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