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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～

五十嵐　健夫大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻

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。