Virtuelna kabina za probanje

Umesto da se šetate po radnjama i presvlačite u skučenim kabinama, zašto ne biste prosto stali pred računar i gledali kako vam neka odeća stoji? Doskora je zvučalo kao naučna fantastika, ali iz primenu veštačke inteligencije i modeliranja stvari napreduju. Tim istraživača sa Univerziteta u Tokiju prikazao je prototip sasvim upotreblivog rešenja

Kupovina je za mnoge od nas zadovoljstvo i ritual. Ipak, sve što poželite ne možete uvek da nađete u prodavnicama koje su vam dostupne – često nedostaje odgovarajući dezen ili veličina, a tu su i specifične okolnosti kao što je aktuelna pandemija, koje su prepreka lagodnoj fizičkoj šetnji iz jedne radnje u drugu. Ima i onih koji jednostavno ne vole da idu po radnjama i probaju – među ženama takvi su primerci retki, ali među muškarcima predstavljaju većinu.

Virtuelna i proširena realnost, 3D tehnologije i veštačka inteligencija već su ušle u modnu industriju. Način kupovine potpuno je promenjen, kupovina putem Interneta već se uveliko primenjuje. Ipak, kada je odeća u pitanju, uvek je prisutan rizik da vam ono što ste na taj način kupili neće odgovarati.

Od skeniranja, preko proširene realnosti…

Virtuelne kabine za isprobavanje odeće počele su da se pojavljuju 2005, a od 2010. već se primenjuju u online prodavnicama. Do skora su se zasnivale na skeniranju tela korisnika (potencijalnog kupca) pomoću Web kamere, kamere smartfona telefona ili 3D kamere kao što je Microsoft Kinect. U tom slučaju korisnik treba da bude pozicioniran na tačno određenom mestu ispred kamere i da u ruci drži neki standardni objekat koji će poslužiti kao referenca za veličinu.

Sofisticiraniji sistemi (skeneri) koriste lasersku tehnologiju ili više senzora. Znatno su glomazniji od prethodnih rešenja, tako da se mogu naći samo u velikim tržnim centrima. Da biste dobili podatke o svom telu, koje će moći da se koriste za isprobavanje odeće u Web prodavnicama, korisnici moraju da posete neku od tih lokacija i skeniraju se. Primer takvog sistema, pod nazivom Intellifit, predstavljen je još 2005. godine, a koristio ga je Levi’s. Osim isprobavanja modela, tako dobijeni podaci mogu se koristiti i za kreiranje odeće po meri.

Sledeća faza su 3D kabine za isprobavanje odeće, koje koriste kompjuterski generisane slike slično računarskim 3D igrama. U njima se generiše virtuelni maneken (avatar) u skladu s podacima o dimenzijama i obliku tela korisnika. Te podatke unosi sam kupac. Avatar zatim prikazuje kako bi kupac izgledao kad bi obukao izabranu odeću.

Nije trebalo mnogo čekati na sledeći korak – uvođenje proširene realnosti (AR) u kabine za isprobavanje odeće. U tom slučaju kombinuje se virtuelna realnost sa stvarnošću i 3D model odeće postavlja u video‑zapis korisnika u realnom vremenu. On prati kretanje korisnika, tako da na digitalnom ogledalu izgleda kao da korisnik nosi željeni odevni predmet. Primer je Web Social Shopper, Zugara.

…do veštačke inteligencije

Svi dosadašnji pokušaji kreiranja digitalnih ogledala i kabina za isprobavanje odeće nisu se pokazali dovoljno funkcionalnim kako bi mogli da zadovolje interesovanja korisnika. Na pomolu je novo rešenje koje dolazi iz Japana. Zasnovano je na veštačkoj inteligenciji i obećava da će rešiti neka ograničenja prethodnih sistema, ali i potpuno promeniti način kupovine u budućnosti.

Tim istraživača sa Univerziteta u Tokiju (Istraživačka grupa za korisnički interfejs – User Interface Research Group), koju predvodi profesor Takeo Igarashi, osmislila je sistem s veštačkom inteligencijom koji omogućava korisnicima da isprobaju širok asortiman virtuelne odeće u realnom vremenu. Veštačka inteligencija omogućava ovom sistemu vernu digitalizaciju odeće, stvarajući foto‑realističnu sliku materijala od koga je odeća napravljena, kao i svih detalja pri kretanju, poput talasanja, istezanja ili nabora na tkanini.

Veštačka inteligencija obezbeđuje foto‑realističnu sliku materijala od koga je odeća napravljena, kao i svih detalja pri kretanju, poput talasanja, istezanja ili nabora na tkanini

Svoj sistem snimanja i sinteze za virtuelno isprobavanje odeće u realnom vremenu (Per Garment Capture and Synthesis for Real‑time Virtual Try‑on) japanski tim istraživača je predstavio 8. oktobra na godišnjem simpozijumu o softveru i tehnologiji korisničkog interfejsa (ACM Symposium on User Interface Software and Technology – UIST). Osim profesora Igarashi‑ja, u timu su postdiplomci Toby Chong, I‑Chao Shen i Nobuyuki Umetani.

Virtuelno razgledanje

Ko želi da koristi ovu atraktivnu mogućnost treba da dođe do odgovarajuće prodavnice i stane ispred kamere i ekrana. On oblači posebno napravljenu referentnu (mernu) odeću sa specijalnim uzorkom koji čini neponovljivi raspored kvadrata različitih boja.

Problem stvaranja preciznog digitalnog ogledala je dvostruk. Prvo, treba modelirati širok asortiman odeće različitih veličina. Drugo, ovu odeću treba realno postaviti na korisnika (video‑zapis s njegovom figurom). Rešenje ovog tima zasniva se na korišćenju prilagođenog robotskog manekena i najsavremenije veštačke inteligencije za digitalizaciju odeće.

Maneken se može pomerati, širiti i skupljati, kako bi se ostvarile različite poze i veličine tela. Pritom ima devet stepeni slobode kretanja (četiri za poze, četiri za oblik tela i jedan za rotaciju, koja se može ostvariti pod uglom do 135 stepeni). U svim pozama i veličinama snimaju ga kamere pod različitim uglovima, a slike se šalju veštačkoj inteligenciji koja ih prilagođava korisniku.

AI na zadatku

Prednost ovog sistema u odnosu na postojeće jeste u realističnosti prikazanih modela. Kod prethodnih modela evidentna su ograničenja u pogledu reagovanja na moguće interakcije korisnika, kao što su promene nabora i rastezanja na odeći koje nastaju promenom poza korisnika ili dimenzija tela, kao i zbog ručnog povlačenja i rastezanja odeće.

Postupak se sastoji iz dva dela: snimanje odeće i sinteza slike korisnika koji ju je virtuelno obukao. Snimanje se obavlja na kreiranom manekenu efikasnim procesom „hvatanja“ velikog broja slika radi prikupljanja detaljnih informacija o promenama odeće za različite veličine tela i poze. Snimaju se uparene slike referentnog i ciljnog odevnog predmeta, a zatim veštačka inteligencija uči mapiranje između ta dva predmeta. Trenutno, snimanje slika za jednu stavku traje oko dva sata.

Nakon što je oblačenje završeno, proces je dalje automatizovan. Veštačka inteligencija funkcioniše na principu dubokog učenja. Taj proces za sada traje oko dva dana, što će se svakako u budućnosti skratiti.

Buduća primena

Tim ima u planu nekoliko mogućih primena ovog sistema, od kojih je kupovina na mreži najvažnija. U tom slučaju ostvarila bi se obostrana korist. Kupcima bi dostupnost robe i mogućnosti za kupovinu bile znatno šire, a povećana bi bila i sigurnost pri izboru, dok bi prodavcima bila povećana dobit. Na isti način bi se mogla ostvariti i izrada odeće na zahtev korisnika.

Virtuelno interaktivno isprobavanje odeće moglo bi naći primenu i u svetu video‑komunikacije na mreži, posebno za komunikacije gde je izgled učesnika važan, ali bi dobro bilo ostvariti uštedu u ulaganjima (na primer, video‑konferencije i produkcijsko okruženje). Prednost ovog sistema je upravo verodostojnost virtuelne odeće. Međutim, još uvek postoje problemi na kojima treba raditi. Jedan od njih je neophodnost strogo kontrolisanih uslova osvetljenja u korisnikovom okruženju. Takođe, kako kaže profesor Igarashi, postoje i neki vizuelni artefakti koje treba ispraviti, poput malih praznina na ivicama odeće.

Isprobavanje odeće prilikom kupovine na mreži zahteva i određeni manuelni rad, što donosi izvesne troškove prodavcima. Ali, članovi japanskog tima veruju da su ti troškovi prihvatljivi s obzirom na to da prodavci već imaju znatne troškove za angažovanje profesionalnih fotografa, modela, stilista radi promocija i reklama. Njihov sistem, kako kažu, može ukloniti potrebu za zapošljavanjem skupih profesionalaca.

Autor: Nadežda Veljković