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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なか、東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻の五十嵐健夫研究室では、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、この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、さまざま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、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できるため、オンラインショッピングでより好みにあった商品を選択したり、ビデオ会議で身体を動かしても違和感のないように仮想的な衣服を合成表示したりすることが可能となる。
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