Google añade inteligencia artificial para hacer compras de manera diferente

En la actualidad, realizar compras en línea se ha convertido en la opción preferida para evitar salir de casa. No obstante, cuando se trata de adquirir ropa, la percepción cambia.

A pesar de que la mayoría de las marcas han desarrollado diversas herramientas para proporcionar al comprador información detallada sobre las medidas exactas de cada prenda, este proceso aún se percibe como arriesgado.

Por lo anterior, Google anunció en exclusiva para Infobae, la incorporación de dos nuevas características que brindan una experiencia de probador única para sus usuarios.

La primera es la prueba virtual de ropa, que utiliza inteligencia artificial generativa para mostrar la ropa en una amplia variedad de modelos reales. La segunda característica son los nuevos filtros que ayudan a los usuarios a encontrar exactamente lo que están buscando.

Esta iniciativa busca atender la necesidad de los compradores de tener una experiencia más diversa y segura, ya que según las estadísticas, el 42% no se siente representado por las imágenes de los modelos en las tiendas. Además, el 59% se siente insatisfecho cuando la ropa comprada en línea no coincide con sus expectativas visuales.

Utilizando un modelo de IA generativa, la herramienta simula cómo la ropa se adaptaría, doblaría, ajustaría y crearía arrugas y sombras en modelos reales en diferentes poses.

Estos modelos representan una amplia variedad de tamaños, desde XXS hasta 4XL, y también incluyen diferentes tonos de piel, formas corporales, etnias y tipos de cabello, utilizando la escala de tono de piel de monje como guía.

Por ahora, la función está habilitada para Estados Unidos. A los compradores se les ofrece la posibilidad de refinar productos utilizando la prueba virtual de ropa en los tops de mujer de marcas disponibles en el Google Shopping Graph, que incluye marcas como Anthropologie, LOFT, H&M y Everlane.

A medida que pasa el tiempo, se espera que esta herramienta se vuelva aún más precisa y se expanda para incluir más marcas.

Gracias al uso de técnicas de aprendizaje automático y algoritmos de coincidencia visual avanzados, los compradores ahora pueden ajustar los productos según sean las preferencias de color, estilo y patrón.

Esta función está disponible directamente en las listas de productos, comenzando con los tops, y les permite a los compradores acceder a una amplia variedad de opciones de tiendas en línea, en lugar de estar limitados a un solo minorista como sucede en las tiendas físicas.

El nuevo modelo de IA genera imágenes de alta calidad que capturan los detalles sutiles pero importantes de cómo la ropa se cubre, pliega, adhiere, estira y arruga. A diferencia de las técnicas anteriores, que simplemente deformaban y pegaban prendas en fotos existentes, este nuevo modelo genera cada píxel de la prenda desde cero, lo que resulta en imágenes realistas y de alta calidad.

Además, el enfoque utilizado se basa en la difusión, lo que asegura que la ropa se ajuste de manera realista al cuerpo y no presente defectos visuales como pliegues incorrectos. Asimismo, combina la difusión basada en imágenes y la atención cruzada, dando como resultado el nuevo modelo de IA para la prueba virtual de ropa.

Tomando inspiración de imagen, se aplica la difusión en el contexto de la prueba virtual de ropa (VTO), pero con una variante. En lugar de utilizar texto como entrada durante la difusión, se utilizan un par de imágenes: una de una prenda y otra de una persona.

Cada imagen se envía a su propia red neuronal (una red U) y se comparte información entre ellas mediante un proceso conocido como “atención cruzada” para generar el resultado final: una imagen fotorrealista de la persona vistiendo la prenda. Esta combinación de difusión basada en imágenes y atención cruzada constituye el nuevo modelo de IA para VTO.