東京大学,科学技術振興機構(JST)

令和3年10月8日

東京大学
科学技術振興機構(JST)

多様な体形や姿勢に対応した高品質な仮想試着手法を開発

~オンラインショッピングやビデオ会議への応用を期待~

ポイント

オンラインショッピングが加速度的に普及し、オンライン上で仮想的に試着ができるシステムの需要が高まる中、東京大学 大学院情報理工学系研究科 創造情報学専攻 五十嵐 健夫 研究室では、リアルタイムで高品質な仮想試着を実現する手法を開発しました。

従来の仮想的な試着の実現手法では、多種の衣服に対して1つの深層学習モデルを構築していましたが、本手法では特定の衣服の画像の生成に対象を絞って深層学習モデルを構築することで、さまざまな体形や姿勢に対応した試着画像を生成することを可能にしました。また深層学習モデルの構築に必要な大量の訓練データを自動的に取得するために、体形や姿勢を自動制御できる訓練データ撮影専用のロボットマネキンを開発しました。この手法を用いることで、試着室で鏡を見ているような感覚で仮想的な試着ができるため、オンラインショッピングでより好みに合った商品を選択したり、ビデオ会議で身体を動かしても違和感のないように仮想的な衣服を合成表示したりすることが可能となります。

この研究成果は2021年10月10日から14日までオンライン上でバーチャル開催されるユーザーインターフェース分野の国際会議「ACM UIST 2021(The ACM Symposium on User Interface Software and Technology)」で発表されます。

本成果は、以下の事業・研究領域・研究課題によって得られました。

科学技術振興機構(JST) 戦略的創造研究推進事業 CREST

人間と情報環境の共生インタラクション基盤技術の創出と展開
2017年10月~2023年3月
「データ駆動型知的情報システムの理解・制御のためのインタラクション」(JPMJCR17A1)
五十嵐 健夫

科学研究費 外国人特別研究員奨励費

2021年4月~2023年3月31日
「人間の創造的プロセスを促進する設計支援技術」
五十嵐 健夫
外国人特別研究員 SHEN I-CHAO

<プレスリリース資料>

<論文タイトル>

“Per Garment Capture and Synthesis for Real-time Virtual Try-on”
DOI:10.1145/3472749.3474762

<お問い合わせ先>

(英文)“Virtual fitting room”

前に戻る