仮想試着における服のサイズ変更

概要

近年，インターネットショッピングの普及に伴い，試着をしなくても実際に試着をしたような結果を得られる仮想試着が注目を集めている．
従来の仮想試着では，人の体型に服の形状やデザインをフィットさせるように服を変形させており，服のサイズは反映させられない．
しかし，実際に服を購入する際にはゆったりとした大きめの服を選ぶこともあれば，服自体のシルエットが大きいこともある．
よって，人物の体型に服をフィットさせるだけでは問題がある．
そこで本研究では既存の仮想試着システムへの入力に使用するセグメンテーションに画像処理を行い，仮想試着における服のサイズ変更について検討する．

担当教授からのコメント

植木一也

本卒業論文は，コンピュータビジョンとAIを用いた仮想試着において，服のサイズを変更するといった実用的な課題に取り組んだ．
従来の仮想試着の技術では，人の体型に服の形状やデザインをフィットさせるように服を変形させていることから，服のサイズを反映することができないといった問題があった．
本研究では，最新のディープラーニングを用いた仮想試着モデルであるCP-VTONを改良することで，自然なサイズ変更の実現を図り，アンケート調査により指定したサイズへのサイズ変更かつ自然なサイズ変更ができていることを検証した．
実用的，かつチャレンジングな課題に取り組み，十分な成果を残すことができ，非常にレベルの高い卒業論文である．