こんにちは。ZOZO研究所の後藤です。普段はZOZOTOWNの推薦システムの開発や社内で利用するための機械学習システムの開発に携わっています。

本記事では、近年目覚ましい進展を見せている画像ベースの仮想試着の研究を紹介し、実用化を考える際に解決すべき課題とアプローチの考察も併せて紹介します。

はじめに

コロナ禍の状況も相まってECでの買い物需要が高まっています。普段使いしている消耗品であれば気軽に購入できますが、ZOZOTOWNで扱うようなファッション商材に関しては、実際に店舗で試着をして着用イメージを確認してから購入する方も多いでしょう。

しかし、気になった商品の着用イメージを仮想的にでも確認できれば、実際に店舗で試着をしてから購入している方々に対し、オンラインでの購入の後押しになるのかもしれません。

（引用：VITON-HD）

例えば、上の画像はVITON-HD1という仮想試着システムの出力例です。1番左の参照画像（白いTシャツの人物の画像）に対して、右側4枚の画像は、各画像の左下に掲載している商品画像を実際に着ているかのように当てはめています。元の画像では二の腕部分や胸元までTシャツで隠れていますが、右側の画像ではシステムによってその部分が補完されています。

オンライン上の衣服画像と自分自身の写真をこのように合成できたら、具体的な着用イメージが湧き、購入の意思決定の後押しになるでしょう。

このような着せ替え技術を売りにしているAIスタートアップも続々と登場しており、最近ではウォルマートがZeekitを買収したことがニュースになりました2。

歴史的には3Dの身体モデルに服を着せる仮想試着の方が先行しています。しかし、本記事では比較的低コストで手に入れられる画像データを使った仮想試着の技術に注目します。そして、実用化を検討する際に直面する課題を列挙し、近年登場したアプローチとの対応関係をまとめます。この記事を通して、仮想試着の技術に興味を持っていただければ幸いです。

画像ベースの仮想試着の課題

つづきは、こちら