多様な体形や姿勢に対応した高品質な仮想試着手法の開発 ～オンラインショッピングでの試着やビデオ会議での仮想着替えをリアルタイムで実現～
カテゴリー
- 情報・通信
SDGs
研究内容
オンラインショッピングが加速度的に普及し、オンライン上で仮想的に試着ができるシステムの需要が高まる中、本研究室では、リアルタイムで高品質な仮想試着を実現する手法を開発した。
従来の仮想的な試着の実現手法では、多種の衣服に対して一つの深層学習モデルを構築していたが、本手法では特定の衣服の画像の生成に対象を絞って深層学習モデルを構築することで、様々な体形や姿勢に対応した試着画像を生成することを可能にした。また深層学習モデルの構築に必要な大量の訓練データを自動的に取得するために、体形や姿勢を自動制御できる訓練データ撮影専用のロボットマネキンを開発した。
この手法を用いることで、顧客が計測用の衣服を着てカメラの前に立つと、商品の衣服を着た画像がリアルタイムで生成でき、試着室で鏡を見ているような感覚で仮想的な試着をすることが可能である。
なお、本手法の詳細については、関連情報に掲載のプレスリリース（PDF）をご覧いただきたい。
図1 生成画像の例
腕を伸ばす、曲げるなど様々な姿勢変化に対応できている。
© 五十嵐健夫研究室
図2 サイズの異なる衣服の仮想試着
上：実際の画像（実試着）
下：生成された画像（仮想試着）
© 五十嵐健夫研究室
図3 テレビ会議における仮想着せ替えの例
© 五十嵐健夫研究室
想定される応用
仮想試着の技術を活かして、オンラインショッピングで様々なサイズや種類の商品を試着してより適切な商品を選択する、ビデオ会議において仮想的に好きな衣服を着ることなどが可能となる。
連携への希望
今後の実用化に向けて、本研究室では計測服と大きく構造的に違う（例えば長袖と半袖の違いなど）衣服の取り扱い、また光源などの様々な撮影条件下での制御、より自由度の高いマネキンの開発や生成画像向上のための計測服の最適化などの課題に取り組んでいる。
共同技術開発や製品化に関心を持つ企業との連携を希望する。
関連情報
公開日 / 更新日
- 2021年12月27日
識別番号
- No. 00232-12