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📰 AI应用赛道大爆发，微盟推出“AI试衣”破解零售电商“高退货”难题

在全球AI应用向场景落地的浪潮中，零售电商成为核心试验场。微盟面向服饰品牌推出AI试衣解决方案，依托自研服装识别模型与行业Know‑How，旨在还原真实试穿效果并提供智能穿搭推荐，解决线上决策难、退换率高等痛点，提升转化与业绩。
此举也彰显AI应用层的价值爆发。通过持续迭代，微盟将大模型落地为多场景解决方案，形成以AI Agent为核心的产品矩阵，覆盖客服、设计、运营等15大模块，推动从数字化服务到数智化技术服务的转变，提升商户粘性与生命周期价值。

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📰 一种基于图像的虚拟试穿系统中的人体布局一致性框架 - 生物通

近年来，图像虚拟试穿技术在电子商务中获得了广泛关注。它通过数字化展示衣物的穿着效果提升用户购物体验，解决了传统方法成本高和操作复杂的问题。基于2D图像的虚拟试穿方法依赖深度学习模型生成视觉效果，通常采用生成式图像翻译任务，如图像修复和循环一致性框架。这些方法在处理不同属性的衣物时存在局限，常无法保证高质量的试穿结果。

本文提出了一种新框架，称为“人体布局一致性”，旨在确保虚拟试穿效果与人体布局一致。该框架包括人体布局生成器、解析器以及试穿网络，利用生成的布局图构建监督信号，能够自由选择目标衣物，提升模型的适应能力。实验表明，该框架在VITON数据集中表现优异，提高了0.75%到10.58%的性能，进一步证实了其在跨属性翻译任务中的潜力。

总而言之，此框架不仅提升了试穿效果的质量，还减少了计算资源的消耗，展示了重要的实际应用价值。未来的研究可探讨该框架在衣物推荐和个性化设计等领域的应用，期望进一步推动数字时尚的发展与创新。

🏷️ #虚拟试穿 #图像处理 #深度学习 #电子商务 #人体布局

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