Nalaganje ...
Projekti / Programi vir: ARIS

Globoki generativni modeli za lepotno in modno industrijo (DeepBeauty)

Raziskovalna dejavnost

Koda Veda Področje Podpodročje
2.06.02  Tehnika  Sistemi in kibernetika  Znanja o sistemih in vodenju sistemov 

Koda Veda Področje
2.02  Tehniške in tehnološke vede  Elektrotehnika, elektronika in informacijski inženiring 
Ključne besede
računalniški vid, globoko učenje, umetna inteligenca, sinteza slik
Vrednotenje (pravilnik)
vir: COBISS
Raziskovalci (17)
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacijŠtev. publikacij
1.  11805  dr. Simon Dobrišek  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  284 
2.  53820  dr. Žiga Emeršič  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  84 
3.  55069  Benjamin Fele  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2021 
4.  38118  dr. Klemen Grm  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2020 - 2024  45 
5.  53879  Marija Ivanovska  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2020 - 2024  28 
6.  35689  dr. Jaka Kravanja  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024 
7.  31985  dr. Janez Križaj  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2020 - 2024  39 
8.  55070  Ajda Lampe  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2022 - 2024 
9.  53819  Blaž Meden  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  56 
10.  19226  dr. Peter Peer  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  408 
11.  51910  Martin Pernuš  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2020 - 2022  14 
12.  21310  dr. Janez Perš  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2020 - 2024  238 
13.  53724  Peter Rot  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  21 
14.  09581  dr. Franc Solina  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  639 
15.  28458  dr. Vitomir Štruc  Sistemi in kibernetika  Vodja  2020 - 2024  360 
16.  52095  Matej Vitek  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2020 - 2021  20 
17.  12000  dr. Jerneja Žganec Gros  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  290 
Organizacije (3)
št. Evidenčna št. Razisk. organizacija Kraj Matična številka Štev. publikacijŠtev. publikacij
1.  1538  Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko  Ljubljana  1626965  27.752 
2.  1539  Univerza v Ljubljani, Fakulteta za računalništvo in informatiko  Ljubljana  1627023  16.234 
3.  1986  ALPINEON razvoj in raziskave, d.o.o.  Ljubljana  1820931  387 
Povzetek
Napredki v umetni inteligenci (UI) in globokem učenju so pomembno prispevali k razvoju nedavnih globokih generativnih modelov, ki so dandanes zmožni generirati fotorealistične in vizualno prepričljive slike različnih objektov in celo kompleksnih scen. Zlasti na izbranih področjih aplikacij (npr. aplikacije, povezane z obrazi), kjer je na voljo zadostna količina učnih podatkov, se v literaturi poroča o zavidljivih rezultatih z osupljivo vizualno kakovostjo. Zaradi narave teh modelov, je poleg generiranje umetnih slik mogoče tudi spreminjanje (oz. urejanje, editiranje) določenih vizualnih lastnosti slike na vizualno prepričjiv način. Generiranje slik in samodejni postopki za njihovo editiranje so ključnega pomena za aplikacije na najrazličnejših področjih, kot so avtonomna vožnja, robotika, nadzor kakovosti, proizvodni procesi, oblikovanje, zabavna industrija, animacija, socialni mediji in druga. Še posebej privlačni so tukaj postopki za generiranje in editiranje slik, v katerih je v središču človek (npr. ustvarjanje in editiranje obrazov in teles) in jih je moč uporabiti v lepotni in modni industriji. Takšni postopki zagotavljajo razvoj aplikacij, ki uporabnikom omogočajo virtualno pomerjanje oblačil, modnih dodatkov, ličil ali različnih pričesk. Tehnologija za virtualno pomerjanje nima le velikega tržnega potenciala, ampak lahko spremeni način nakupovanja lepotnih izdelkov in oblačil današnjih potrošnikov, hkrati pa prihrani stroške trgovcem. Na pomembnost takšne tehnologije kažejo, na primer, podatki o spletni prodaji oblačil in dodatkov (brez lepotnih izdelkov), ki naj bi samo v ZDA dosegla 145 milijard dolarjev v letu 2023 v primerjavi s 96 milijardami dolarjev v letu 2016. Čeprav je glavno gonilo rasti spletne prodaje predvsem ugodnost spletnega nakupovanja, pa rast tega sektorja še vedno omejuje negotovost potrošnikov o izgledu določenega modnega izdelka na potrošnikih samih (in ne obdelanih slikah modnih modelov). Tehnologija za virtualno pomerjanje lahko tako izboljša izkušnjo potrošnikov pri spletnem nakupovanju ter hkrati usmeri nov promet na spletne platforme različnih blagovnih znamk iz modne in lepotne industrije. Kljub izjemni tržni vrednosti ter potencialnim družbeno-ekonomskim in okoljskim učinkom, pa trenutno stanje tehnologije za generiranje in editiranje slik še vedno zavira širšo uporabo aplikacij za virtualno pomerjanje. Obstoječi izdelki na tem področju običajno temeljijo na 3D modelih, tridimenzionalnem modeliranju oblike telesa in računsko zahtevni računalniški grafiki, ki zahtevata specializirano strojno opremo in namensko opremo za zajemanje slikovnih podatkov, kar posledično omejuje možnosti uporabe tehnologije v praksi. V okviru predlaganega temeljnega raziskovalnega projekta Globoki generativni modeli za lepoto in modo (DeepBeauty) bomo raziskovali tehnologije ustvarjanja in editiranja slik s posebnim poudarkom na metodologijah globokega učenja, ki so se v zadnjem času izkazale kot izredno priročno in učinkovito orodje za generativne naloge računalniškega vida. Temeljni cilj je razviti nove (fleksibilne in robustne) mehanizme za editiranje slik (brez eksplicitnega 3D modeliranja), prilagojene potrebam lepotne in modne industrije, sposobne spremeniti določene dele vhodnih slik v skladu z vnaprej definiranim ciljnim izgledom (npr. določen makeup, izgled modela, ki nosi modni izdelek, oblačilo ali dodatek). Glavni oprijemljiv rezultat projekta bo nova in robustna tehnologija za virtualno pomerjanje, ki bo temeljila na izvirnih pristopih editiranja obraza in telesa. Razvita tehnologija bo zmožna editirati slike na fotorealističen način, hkrati pa bo ohranila celostni vizualni izgled oseb na slikah.
Zgodovina ogledov
Priljubljeno