Em breve, graças à Inteligência Artificial, será possível experimentar de maneira virtual as roupas vendidas na internet antes de comprar. Para comprovar a teoria, busquei um projeto no github, e o coloquei em funcionamento na minha maquina. Após, entrei no site Véi Nerd ( https://www.veinerd.com/produto/camiseta-linux ). Escolhi uma camiseta que gostei e salvei na minha maquina. Ao submeter as duas imagens de referencia ao sistema, o resultado foi muito animador e tudo aconteceu de maneira automática.

No teste foi possível gerar imagens com um alto grau de consistência de vestuário em cenários reais. Mesmo com fundos complexos ou poses diversas das pessoas, é possível gerar imagens de alta qualidade.

O projeto IDM-VTON é a experimentação virtual baseada em imagens, que produz uma imagem de uma pessoa usando uma peça de vestuário selecionada, a partir de um par de imagens que retratam, respectivamente, a pessoa e a vestimenta. Tecnologia anteriores adaptaram modelos de difusão baseados em exemplos existentes para a experimentação virtual, a fim de melhorar a naturalidade das imagens geradas em comparação com outros métodos (como os baseados em GAN), mas não conseguiram preservar a identidade das vestimentas.

Para superar este obstáculo, o projeto IDM-VTON propões um modelo de difusão inovador que melhora a fidelidade da vestimenta e gera imagens autênticas de experimentação virtual. Pois utiliza dois módulos diferentes para codificar a semântica da imagem da vestimenta; com base no UNet do modelo de difusão,

1) a semântica de alto nível extraída de um codificador visual é fundida à camada de atenção cruzada, e então 2) os recursos de baixo nível extraídos do UNet paralelo são fundidos à camada de autoatenção. Além disso, é fornecido prompts textuais detalhados para as imagens tanto da vestimenta quanto da pessoa, a fim de realçar a autenticidade das visuais geradas. Então é constatado um método de personalização usando um par de imagens de pessoa-vestimenta, que melhora significativamente a fidelidade e autenticidade

Os meus testes experimentais demonstram que o método supera as abordagens anteriores (tanto baseadas em difusão quanto em GAN) na preservação dos detalhes da vestimenta e na geração de imagens autênticas de experimentação virtual, tanto qualitativa quanto quantitativamente. Além disso, o método de personalização proposto demonstra sua eficácia em um cenário real. Mais visualizações estão disponíveis na página do projeto: https://github.com/yisol/IDM-VTON