Sinh viên sáng tạo mô hình thử trang phục ảo

2 ngày trướcBài gốc

PGS.TS Quản Thành Thơ cùng nhóm nghiên cứu.

Ứng dụng thử quần áo

PGS.TS Quản Thành Thơ, Trưởng khoa Khoa học và Kỹ thuật máy tính vừa hướng dẫn nhóm 6 sinh viên gồm Bùi Đắc Hưng, Nguyễn Phan Hoàng Phúc, Đặng Quang Vinh, Huỳnh Nga, Võ Duy Hùng và Nguyễn Song Thiên Long, Trường Đại học Bách khoa TPHCM phát triển mô hình thử trang phục ảo.

Theo sinh viên Bùi Đắc Hưng, hướng nghiên cứu của nhóm bắt nguồn từ việc nhận thấy tiềm năng ứng dụng của công nghệ Virtual Try-On (VTON) đặc biệt khi kết hợp cùng mô hình Stable Diffusion trong lĩnh vực thời trang. Stable Diffusion, một mô hình AI tạo sinh, có khả năng sáng tạo ra hình ảnh sinh động và đầy chân thực chỉ từ mô tả văn bản đầu vào.

Trong khi đó, công nghệ Virtual Try-On, dưới sự hỗ trợ từ mô hình Stable Diffusion là xương sống chính cộng thêm các công nghệ khác như công nghệ thực tế tăng cường (AR), cho phép người dùng thử quần áo, phụ kiện hoặc các vật phẩm trực tuyến một cách chân thực.

Để giúp người dùng thử quần áo trực tuyến cần có hai bước chính, đầu tiên là đánh dấu vùng trên cơ thể cần thử bằng cách tô vào những vùng ấy (hay còn gọi là vùng che phủ), sau đó, mô hình sẽ tự động thay quần áo và điều chỉnh cho khớp với các vùng đã được tô.

Trong quá trình nghiên cứu về các công trình trước đó, nhóm nhận thấy vấn đề vùng che phủ (mask problem) là một trong những thách thức lớn khi phát triển công nghệ Virtual Try-On. Nó liên quan đến khả năng của mô hình Virtual Try-On phủ đầy đủ và chính xác các phần trên cơ thể khi thử đồ ảo, hạn chế tối đa sự sai lệch hoặc thiếu sót.

Trên thực tế, người dùng sẽ không tự đi tô vào vùng nào cần mặc thử mà sẽ được hỗ trợ bởi các mô hình khác, tuy nhiên, các mô hình này còn một số hạn chế như vùng tô dư thừa các thành phần không cần thiết hoặc tô không chính xác ở các tư thế khó như khoanh tay.

Do đó, nhóm quyết định theo đuổi hướng nghiên cứu thiết kế một mô hình bổ trợ các mô hình Virtual Try-On hiện tại bằng cách can thiệp ở bước tạo vùng che phủ nhằm tối ưu mức độ tinh đối với vùng cần thay quần áo.

Khi có được vùng che phủ chính xác hơn, các mô hình Virtual Try-On sẽ giữ được nhiều chi tiết hơn. Ví dụ về tư thế khoanh tay - một kiểu dáng được đánh giá là thách thức với các mô hình hiện có, thường sẽ bị mô hình tô phủ lên và thay áo chồng lên cả hai tay. Sau khi dùng thêm mô hình tinh chỉnh của nhóm, vùng che phủ này sẽ bỏ qua hai cánh tay, từ đó bảo toàn được tư thế và cũng có thể là màu da, các phụ kiện trên tay.

“Giải pháp của nhóm sẽ bổ trợ cho các giải pháp đang có, giúp cải tiến vùng che phủ, từ đó hiệu suất tổng thể của mô hình sẽ tăng lên”, Nguyễn Song Thiên Long, thành viên nhóm chia sẻ.

Nhận diện sản phẩm phù hợp với cơ thể người dùng

Nhóm dành 5 tháng, từ tháng 9/2024 đến tháng 1/2025, để hoàn thiện dự án. Đối với việc xây dựng nền tảng kỹ thuật cho dự án, nhóm sử dụng các mô hình học sâu như mạng nơ-ron tích chập (CNN) để phân tích hình ảnh, nhận diện các đặc điểm của sản phẩm và cơ thể người dùng.

Mô hình ước tính tư thế cũng được tích hợp giúp xác định chính xác vị trí và tư thế của các khớp cơ thể, từ đó cho phép sản phẩm ảo tương tác một cách tự nhiên theo chuyển động của người dùng.

Ngoài ra, nhóm đã nghiên cứu kiến trúc Attention U-Net, một mô hình có khả năng học, trích xuất các đặc trưng của cơ thể và trang phục ở nhiều cấp độ khác nhau. Điều này giúp cải thiện đáng kể chất lượng kết quả đầu ra. Bên cạnh đó, nhóm cũng tìm hiểu thêm về mô hình Stable Diffusion nhằm nắm vững nguyên lý hoạt động, từ đó có thể cải thiện phương pháp của mình.

Mua quần áo online đã trở thành xu hướng được nhiều người chọn lựa bởi nhiều ưu điểm như giá rẻ, mẫu mã đa dạng... Tuy nhiên, nếu như theo cách bán mua truyền thống thì khách mua hàng có thể thử đồ trực tiếp, biết được món đồ đó có thực sự phù hợp với bản thân hay không thì mua hàng online trước đây lại chưa có dịch vụ này.

Do đó, nhiều trường hợp mua áo quần trên mạng đẹp lung linh khi nhận hàng thì lại phát hiện không hợp là điều rất nhiều chị em đã gặp phải. Những ứng dụng như thế này sẽ giải quyết điều đó.

Với kho dữ liệu hiện tại là hơn 1.000 trang phục nam, nữ cộng thêm việc người dùng có thể tự chụp những mẫu mình thích ở bất cứ đâu, từ tủ quần áo trong nhà cho đến tại các cửa hàng, rồi đưa lên ứng dụng, tính năng thứ 2 mang tên “Phối đồ” sẽ giúp người dùng không còn phải đau đầu khi lựa chọn kết hợp trang phục.

Nhóm sử dụng nhiều công nghệ hiện đại, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo để phân tích chỉ số cơ thể người dùng và các mô hình quần áo, từ đó đưa ra gợi ý phù hợp cho từng đối tượng, giới tính người sử dụng. Ứng dụng được thiết kế với giao diện đơn giản, dễ sử dụng, gồm 3 ngôn ngữ Việt, Anh, Nhật.

Sắp tới, ứng dụng cũng sẽ tìm kiếm những đối tác tiềm năng, đặc biệt là các sàn thương mại điện tử, để giúp khách hàng của những kênh này, dù mua trực tuyến, nhưng, vẫn thử được xem bộ đồ đó có thực sự hợp với mình không, trước khi quyết định mua chúng.

Chi Mai

Nguồn GD&TĐ : https://giaoducthoidai.vn/sinh-vien-sang-tao-mo-hinh-thu-trang-phuc-ao-post723832.html