Google Считает, что Ей удалось взломать Виртуальную Систему Примерки С Помощью Генеративного Искусственного Интеллекта

Виртуальная примерка уже давно обещает стать способом, позволяющим онлайн-покупателям оценить, как будет сидеть вещь, прежде чем они ее купят, но, несмотря на все попытки компаний заставить ее работать, она не получила широкого распространения. Google считает, что у нее есть решение в виде генеративного искусственного интеллекта. Лидер рынка онлайн-поиска представил в среду новую функцию, которая, по его словам, позволяет продемонстрировать, как любая одежда “драпируется, складывается, облегает, растягивается и образует складки и тени” на моделях от XXS до 4XL размеров.

В результатах поиска, где доступна эта опция, пользователи увидят надпись “примерить”, позволяющую им выбрать реального человека, на котором они хотели бы увидеть эту вещь, а доступные модели будут соответствовать различным оттенкам кожи, формам телосложения и этнической принадлежности. Google вводит эту функцию для пользователей из США в женских топах сотен брендов, включая H&M, Anthropologie, Everlane и Loft.

Позже в этом году Google расширит ее на другие товары, включая мужские топы, и в конечном итоге планирует предложить ее на международном уровне. После этого объявления Google становится крупнейшим претендентом на то, чтобы попробовать свои силы в виртуальной примерке.

В течение многих лет стартапы обращались к таким технологиям, как дополненная реальность и искусственный интеллект, чтобы решить проблему, с которой сталкиваются интернет-магазины: трудно понять, как подойдет вещь. Как правило, они накладывают цифровые версии одежды на изображения, которые покупатели предоставляют сами.

До сих пор компании и потребители не применяли эти инструменты широко, хотя усилия продолжают набирать обороты по мере развития технологий и выхода на рынок таких компаний, как Walmart и Farfetch. Но даже если Google не показывает покупателям изображение продукта на себе, он считает, что его подход дает наилучший результат и может быстро масштабироваться. “Мы хотим убедиться, что это выглядит естественно, и я не думаю, что индустрия еще не достигла этого”, - сказал Шьям Сандер, менеджер по коммерции в Google. “Мы верим и надеемся, что это огромный шаг вперед в области виртуальной примерки”.

Сандер отметил, что при использовании других методов одежда может выглядеть так, будто она нависает над телом, или пользователю, возможно, придется стоять в жесткой позе.

Генеративный искусственный интеллект позволяет Google создавать то, что, по мнению Сандера, является гораздо более реалистичным изображением, при этом изображение пользователя и предмета одежды смешивается на пиксельном уровне. Для этого Google использует технологию искусственного интеллекта под названием diffusion, которая лежит в основе ее собственной системы создания изображений Imagen и других, таких как DALL-E от OpenAI. Он постепенно добавляет пиксели “шума” к изображению, пока оно полностью не ухудшится, а затем изменяет процедуру его восстановления на обратную, используя этот процесс “устранения шума”, чтобы научить модель создавать новые изображения на основе случайных данных.

Генераторы изображений ИИ могут сочетать диффузию с языковыми моделями для создания изображений на основе письменных подсказок. Но вместо текстового ввода ИИ Google использует два изображения: человека и предмета одежды, каждое из которых он отправляет в нейронную сеть — фактически, это набор алгоритмов.

Алгоритмы обмениваются информацией друг с другом и могут генерировать изображение человека, одетого в предмет одежды. Google все равно пришлось сфотографировать 40 женщин в качестве моделей. (Компания также сфотографировала 40 мужчин, когда запускала функцию для мужской одежды. ) Но Сандер сказал, что все, что нужно Google от брендов для создания изображений, показывающих, как модели носят один из их предметов одежды, - это стандартный снимок предмета на их собственной модели.

Они могут использовать фотографии, подобные тем, которые они уже создают для электронной коммерции, и отправлять их в Google для составления списков покупок, что не повлечет за собой дополнительных действий или затрат для брендов. Верит ли Google, что однажды сможет предложить эту функцию для любого товара, для которого у него есть список товаров?

“Мы надеемся на это”, - сказал Сандер. Как покупатели отреагируют на функцию примерки Google, еще предстоит определить. Но в прошлом году, когда McKinsey проводила опрос потребителей о различных интересующих их виртуальных технологиях, примерка одежды и обуви заняла первое место, что говорит о том, что покупатели по-прежнему хотят найти способ решить проблему невозможности оценить размер своей фигуры при совершении покупок онлайн.

Не только потребители выиграют, если кто-то сможет взломать систему виртуальной примерки. В McKinsey отметили, что эта технология “может помочь снизить затраты и сложность, связанные с рекордным количеством возвратов товаров. ”Возврат товаров стал чрезвычайно дорогостоящим для брендов и может стать тяжелым бременем для небольших компаний с ограниченными ресурсами.

Розничные продавцы всех размеров с энтузиазмом относятся к идее взимать плату за возврат товаров в качестве компенсации. “Мы уверены, что виртуальная примерка поможет снизить доходность”, - сказала Мария Ренц, вице-президент Google и генеральный менеджер по коммерции. Этот вопрос возник, когда Google консультировалась с брендами по поводу своей новой функции примерки.

Ритейлеры стали полагаться на Google как на средство продвижения своих товаров онлайн—покупателям, и Ренц сказал, что компания тесно сотрудничает с ними, пытаясь понять и, надеюсь, решить их проблемы. Технологии играют ключевую роль в этих усилиях, а генеративный искусственный интеллект открывает новые возможности.

Недавно компания объявила, что тестирует новый поисковый сервис, который интегрирует генеративный искусственный интеллект, и что его торговая сеть станет ключевым испытательным полигоном. Сандер сказал, что функция виртуальной примерки находится в разработке уже три года.

Но методы, которые они испробовали в прошлом, не дали достаточно хорошего результата. Только с появлением новых моделей распространения, на которых основывалась Google — лидер в области исследований искусственного интеллекта, — компания смогла создать продукт, который, по ее мнению, был готов к запуску. “Мы видим, что электронная коммерция - коммерция в целом — с появлением новых технологий становится все более захватывающей и инновационной”, — сказал Ренц.