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Fashion++, sistema de Inteligencia Artifical creado por Facebook que sugiere ajustes en la ropa para lucir mejor

Con Fashion++, Facebook busca otorgar recomendaciones para que las personas luzcan más a la moda y demostrar que la IA puede ser útil en áreas como la moda.
Fashion++, sistema de Inteligencia Artifical creado por Facebook que sugiere ajustes en la ropa para lucir mejor - facebook-fashion-example

Con el fin entregar recomendaciones para que las personas se vean con más estilo, y de paso demostrar que la IA puede ser útil en áreas como la industria de la moda, Facebook ha presentado su nuevo sistema de Inteligencia Artificial (IA) Fashion++, plataforma capaz de reconocer vestuarios y hacer recomendaciones sobre qué elementos ajustar, poner o remover.

De acuerdo con la explicación de la red social, Fashion++ funciona mediante un sistema de red neuronal con reconocimiento profundo de imágenes para hacer esas sugerencias, entre las que se encuentran la manera de acomodar piezas de ropa, como, por ejemplo, meter alguna camisa o playera dentro del pantalón o enrollar las mangas de dicha prenda.

“Mientras que trabajos previos en esta área ha explorado maneras para recomendar un vestuario completamente nuevo o identificar prendas que son similares a otras, Fashion++, en cambio, tiene la meta de sugerir pequeñas alteraciones a uno existente que lo hará ver con más estilo”, expresa Facebook.

De acuerdo con Facebook, Fashion++ no solo es un ejemplo de cómo la IA permite realizar aplicaciones que ayuden a los consumidores a ajustar su vestuario, sino también de de cómo esta tecnología puede ser útil en un terreno como la moda, “en el cual algunos podrían pensar que es muy creativo o muy subjetivo para estos sistemas”.

Para esto, la IA de Fashion++  utiliza un clasificador de moda discriminativo, el cual ha sido entrenado con miles de imágenes de atuendos disponibles públicamente que se han considerado elegantes. 

Estas imágenes sirven como ejemplos básicos de conjuntos de moda, para que luego los ejemplos poco a la moda sean descartados mediante el intercambio de elementos que sí lo están al compararlos con su contraparte menos similar, desglosa la plataforma.

Lo anterior se complementa con con una red neuronal de generación de imágenes que renderiza el aspecto recientemente ajustado mediante un codificador automático variacional para generar la silueta y una red de confrontación generativa condicional (cGAN) para generar el color y el patrón de la prenda.

Investigaciones como estas un día permitirán nuevas formas para que la gente cree y comparta los estilos que más les gusta e incluso ayudar a los diseñadores de modas a crear nuevos looks, asevera Facebook.

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