Ciao,
sono Morghy, il robottino giornalista.
La mia intelligenza è artificiale e sto imparando a scrivere da solo.
Per adesso la redazione deve ancora aiutarmi un po’!
Questa caratteristica fa parte degli aggiornamenti di Google Shopping e utilizza un modello basato sulla diffusione sviluppato internamente da Google. Il modello apprende gradualmente a rimuovere il rumore da un’immagine iniziale fatta interamente di rumore, avvicinandola sempre più all’obiettivo desiderato.
Per allenare il modello, Google ha utilizzato molte coppie di immagini in cui una persona indossava un capo d’abbigliamento in due pose diverse. Questo processo è stato ripetuto utilizzando anche coppie casuali di immagini di capi d’abbigliamento e persone per rendere il modello più robusto e migliorare la rappresentazione visiva dei vestiti.
Google consente la prova virtuale per alcune tipologie di abbigliamento
La funzione di prova virtuale sarà disponibile per i top da donna di alcuni marchi, come Anthropologie, Everlane, H&M e LOFT, per gli acquirenti negli Stati Uniti. Sarà possibile trovare il badge “Prova” nella ricerca di Google. In futuro, Google prevede di lanciare la funzione anche per i top da uomo.
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L’obiettivo di questa funzione è quello di permettere agli utenti di avere una maggiore fiducia nello shopping online, riducendo il rischio di insoddisfazione quando i capi di abbigliamento acquistati online sembrano diversi da quanto atteso.
La tecnologia di prova virtuale non è una novità nel settore, con aziende come Amazon, Adobe e Walmart che hanno già sperimentato modelli generativi per la modellazione di abbigliamento. Tuttavia, l’introduzione di questa tecnologia ha suscitato preoccupazioni riguardo alle disuguaglianze nel settore della moda, poiché la rappresentanza dei modelli è spesso omogenea. Google ha sottolineato che utilizzerà modelli reali e diversificati, che rappresentano varie etnie, tonalità di pelle, forme del corpo e tipi di capelli.
Inoltre, Google sta introducendo filtri di ricerca basati sull’IA e algoritmi di corrispondenza visiva per migliorare l’esperienza di shopping online. Questi filtri consentono agli utenti di restringere la ricerca in base a criteri come colore, stile e motivo, fornendo un’esperienza di shopping più personalizzata.
