Google desarrolla una herramienta de compras con inteligencia artificial que permite a los usuarios probarse vestidos y camisas en casa.

El año pasado, Google introdujo en su Búsqueda un asistente de compras impulsado por inteligencia artificial que permite a los usuarios obtener una idea visual de cómo quedaría una prenda de vestir en un tipo de cuerpo específico. Inicialmente, esta función se lanzó casi solo para brindar compatibilidad con modelos de camisas de algunas marcas de moda femenina. Ahora, después de más de un año de evaluar los beneficios tanto para los consumidores como para las marcas de moda en general, Google está ampliando su herramienta de compras de inteligencia artificial para incluir una categoría de ropa más: vestidos.

Los compradores en EE. UU. ahora verán aparecer una insignia de "probar" cuando busquen un vestido en Google. La herramienta de IA mostrará modelos en diferentes tipos de cuerpo, desde XXS hasta XXXL. Los usuarios pueden seleccionar un modelo que se ajuste a su tipo de cuerpo y probarse el vestido para ver si les queda bien antes de decidirse a realizar el pedido. Una vez que encuentran el vestido adecuado, pueden hacer clic en el sitio web del minorista para comprarlo.

Google desarrolla una herramienta de compras con inteligencia artificial que permite a los usuarios probarse vestidos y camisas en casa.

Google dice que tuvo que superar muchos desafíos para ajustar la herramienta y también agregar soporte para vestidos porque los vestidos cubren más del cuerpo y "a menudo son más detallados que las blusas en términos de drapeado, estilo, largo o forma, e incluyen todo, desde camisolas largas hasta faldas cortas o vestidos maxi con hombros descubiertos e innumerables otros estilos".

Para que esta característica funcione, Google no podía simplemente usar el modelo de prueba virtual (VTO) de IA existente. Si bien el modelo AI VTO es capaz de demultiplexar imágenes de baja resolución, “este enfoque a menudo resulta en la pérdida de detalles importantes de la falda”. Para superar este inconveniente, el equipo de investigación de Google ideó una nueva estrategia de entrenamiento llamada “Transformador de difusión VTO-UNet (VTO-UDiT)”.

VTO-UDiT se centra en la difusión de imágenes de baja resolución y se entrena gradualmente a resoluciones más altas durante el proceso de difusión. Este enfoque garantiza una reproducción precisa de pequeños detalles, como pliegues, patrones y texturas de telas.

Actualmente, Google no tiene planes de implementar esta función en regiones distintas de Estados Unidos. Tomará mucho más tiempo evaluarlo y perfeccionarlo.

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