가상 시의는 의류 산업의 발전을 촉진한다.
인터넷의 발전과 사람들의 소비 패턴이 발전함에 따라 점점 더 많은 사람들이 인터넷 쇼핑을 쇼핑 형식으로 선택하고 있으며, 많은 의류 브랜드들이 인터넷 마케팅 모델에서 가상 시복을 기술적 수단으로 사용하고 있다. 가상 시의는 인터넷 소비자들이 옷을 구매하는 의사결정 도구로 이용돼 온라인 쇼핑 과정에서 더욱 사실적인 시복 체험을 할 수 있게 해준다.
쇼핑몰, 시복 소프트웨어는 얼굴 인식 기술, 이미지 인식 기술 등 컴퓨터 관련 기술에 의존하여 인식 및 시복을 한다. , 소비자들이 옷의 실제 옷차림 효과를 느낄 수 있도록, 소비자들이 구매 결정을 내릴 수 있도록 돕고, 소비자의 쇼핑 만족도를 높이고, 의류 구매의 적합도를 높이고, 구매 시간 비용을 낮춘다. 기술이 발전함에 따라 가상 시복 시스템은 더 이상 단순한 보조 도구가 아니다. 그것의 발전은 의류 업계에 새로운 힘을 불어넣어 새로운 사고를 개척하고 의류 마케팅 모델과 고객 소비 심리의 변화에도 중요한 역할을 했다.
가상 시복 시스템의 구현 과정에는 인체 모델링과 의류 시뮬레이션 두 부분이 포함됩니다. 솔리드 모델링과 서피스 모델링은 현재 인체 모델링에 널리 사용되는 두 가지 형태입니다. 솔리드 모델링은 3d 인체 표면뿐만 아니라 모형 내부의 솔리드도 설명합니다. 일부분을 표현했습니다. 이 방법은 인체의 거의 모든 토폴로지 및 형상 정보를 제공합니다. 그러나 이 방법은 계산량이 많고 속도가 느리다. 표면 모델링은 주로 인체 표면을 시뮬레이션하는 정보이며 인체 내부의 솔리드 부분에는 명확한 정의가 없습니다.
가상 드레싱 시스템의 세 가지 다른 모드
첫 번째는 애니메이션 모드를 사용하여 가상 시복을 시뮬레이션하고, 시스템은 인체와 의류의 애니메이션 모델을 만듭니다. 사용자는 자신이 좋아하는 옷을 선택하고 자신의 체형 데이터를 입력한다. 인체 모형은 사용자정의 체형 데이터에 따라 변경됩니다. 시복 화면에서는 회전, 뛰기, 점프 등과 같은 동적 시복 효과를 파노라마로 보여줄 수 있습니다. 이 방법은 현실을 시뮬레이션하고, 대체감이 강하다.
두 번째 모드는 매핑 모드입니다. 옷의 2D 사진을 만들어 체감 기술을 이용하여 사용자의 동작을 포착한다. 사용자가 그것을 잡은 후 만든 2D 사진을 인체에 올려놓는다. 이런 모드에서 의류는 사용자의 움직임에 따라 변할 수 있지만 의류의 긍정적인 효과만 보여줄 수 있다.
세 번째 모드는 사진 모드입니다. 이 시스템은 사용자와 옷의 사진을 각각 촬영한 후 시복 사진을 합성한다. 이 모드는 응답 시간은 짧지만 맞춤의 진실성은 부족합니다.
거물들은 가상 시복 기술을 개발하였다.
가상 시의는 패션 업계의 미래 추세이다. 국내외 많은 회사들이 이 분야를 시도해 보았지만, 지금까지 성숙하고 경험이 없는 상업 상품이 대규모로 착지했다.
20 1 1 년, JD.COM 은 Microsoft KINECT 의 가상 탈의실을 적용하여 그해 인텔의 디지털 간판 연례 회의를 선보인 인텔과 전략적 협력을 체결했습니다.
20 12 년, 티몰 (WHO) 는 신로고에서 발표한 연례 축제에서' 가상 시복' 기능을 선보였다.
20 14 유니클로 가상 탈의실이 나타납니다. 4D 기술을 통해 사용자는 자신의 신체 데이터에 따라 자신을 조절하여 가상 이미지가 실제 몸매에 더 잘 맞도록 할 수 있습니다.
20 15, 타오바오는 사용자가 사고 싶은 옷을 360 도 회전할 수 있는 3D 모델로 만들어 옷의 세부 사항을 사용자에게 충분히 보여줍니다.
20 18 년, 아마존은 가상 의류 특허를 획득하여 디스플레이, 프로젝터, 카메라, 거울을 통해 사용자의 실제 이미지와 가상 이미지를 결합하여 사용자가 의류 결과에 따라 구매 여부를 결정할 수 있습니다.
기존 가상 의류 장비의 완제품에 대해 말하자면, 시복 효과는 사실적이지 않고, 사용자에게 가까운 가상 이미지를 실제로 만들 수도 없고, 옷의 물리적 소재와 특성을 실감나게 표현할 수도 없다.
Genxing 지능형 빌딩 고정밀 가상 드레싱
근흥 지능은 자율적으로 개발한 고정밀 옷감 시뮬레이션, 실시간 3D 인체 재구성, 옷감과 3D 인체 실시간 고정밀 충돌 감지, PBR 기반 렌더링 기술을 통해 이러한 기술적 문제를 해결합니다.
근흥 지능은 먼저 심도 있는 학습 기술을 통해 단일 카메라로 인체의 키 등 중요한 부위 (예: 팔 길이, 다리 길이 등) 를 실시간으로 측정한다. 이 기술은 값비싼 카메라 없이도 인체를 정확하게 측정할 수 있으며 정확도는 1cm 이내입니다. 더 놀라운 것은 이 알고리즘이 3D 인체 점 구름과 모형을 실시간으로 출력할 수 있다는 것입니다. 이 기술은 기존 카메라 시스템을 변경할 필요가 없습니다. 컴퓨터 그래픽 및 GPU 병렬 알고리즘을 사용하여 고정밀 천 시뮬레이션 및 동적 충돌 감지를 구현하고 루트 싱 지능형 알고리즘을 사용하여 교정합니다. 그 응용 범위는 매우 넓어서 인체 데이터를 빠르고 정확하게 수집해야 하는 분야에 큰 가치가 있다.
인공지능을 기반으로 한 3 차원 인체 재건 기술은 비접촉식 인체 측정을 실현했다. 이 시스템은 사진이나 동영상을 통해서만 인체의 20 개 본체 치수를 얻을 수 있으며 동시에 실제 인체를 생성할 수 있다. 또한 온라인 원격 측정을 지원하여 전통적인 수동 측정을 완벽하게 대체할 수 있어 사용자가 옷을 벗지 않고 타이트한 옷을 입지 않고도 할 수 있습니다.
근흥 지능 기술은 다른 분야를 만족시킬 수 있다.
이 기술은 효율이 높고 속도가 빠른 특징을 가지고 있어 인공오류 등의 문제를 효과적으로 줄여 의류 커스터마이징 주기를 크게 단축했다.
현재, 근성 지능은 이미 사용자에게 3D 인체 지능 측정을 가져왔다. 뿌리별 지능이 심도 있는 학습 기술을 바탕으로 개발한 사진 측량 소프트웨어로 국내 최초의 사진 스마트 측정 도구이다. 의류 커스터마이징, 그룹 커스터마이징, 의학, 인체공학, 자동차 등 산업 분야에 적용돼 다양한 분야의 요구를 충족시킬 수 있다.
근흥 지능은 컴퓨터 이미지와 시각인식 기술의 선두주자로서 이미 개발한 제품을 상용화하여 강력한 기술과 시장 장벽을 세웠다. 근흥 지능은 최고급 투자기관을 영입해 팀을 확충하고 자원을 도킹하며 각 분야의 장점을 충분히 발휘하기도 했다.
근흥 지능형 차세대 가상 시복 기술
근흥 지능은 시각적 인식, 그래픽 이미지 등 최첨단 기술의 산업 및 상업 분야에서의 혁신적인 응용에 주력해 왔으며, 수직 산업에서 인공지능 기술의 응용 개발에 주력하고 있습니다. 근흥 지능은 설립 이후 의류 분야에서 스마트 의류 시뮬레이션 시스템, 스마트 인체 측정 시스템, 스마트 탈의실, 문점 소비자 행동 분석 시스템 등 세계적 수준의 제품을 개발했다. 사용자에게 전문적인 제품 서비스를 제공하여 사회 각계의 광범위한 인정을 받았다.
현재, 고정밀 천 시뮬레이션 렌더링 기술과 실시간 인체 재건 기술은 이미 성숙했고, 근흥 지능은 단일 카메라의 정확한 인체 동작 캡처 기술을 전력으로 공관하고 있으며, 차세대 가상 시복 기술을 실현하는 데 한 걸음 떨어져 있다.
결말
현재의 가상 시복 응용과 설비가 아직 완벽하지 않지만, 많은 사용자와 진입자를 끌어들였다. 기술의 발전과 업계의 성숙함에 따라 돌파구를 찾는 것은 필연적으로 일종의 추세가 될 것이다.