Las personas recurren a muchas fuentes diferentes para obtener consejos sobre el estilo de ropa, desde revistas hasta mejores amigos e Instagram. Pronto, aunque, es posible que pueda preguntarle a su teléfono inteligente.

Un equipo de informática de la Universidad de Texas en Austin, en asociación con investigadores de Cornell Tech, Investigación de IA de Georgia Tech y Facebook, ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que puede mirar una foto de un atuendo y sugerir consejos útiles para ponerlo más de moda. Las sugerencias pueden incluir ajustes como seleccionar una blusa sin mangas o una chaqueta más larga.

"Lo pensamos como un amigo que te da su opinión, "dijo Kristen Grauman, profesor de ciencias de la computación cuya investigación anterior se ha centrado en gran medida en el reconocimiento visual de la inteligencia artificial. "También está motivado por una idea práctica:que podemos trabajar con un conjunto determinado para hacer pequeños cambios, por lo que es un poco mejor".

La herramienta, llamado Fashion ++, utiliza sistemas de reconocimiento visual para analizar el color, patrón, textura y forma de las prendas en una imagen. Considera dónde las ediciones tendrán el mayor impacto. A continuación, ofrece varios conjuntos alternativos al usuario.

Fashion ++ se entrenó con más de 10, 000 imágenes de atuendos compartidas públicamente en sitios en línea para entusiastas de la moda. Encontrar imágenes de atuendos de moda fue fácil, dijo la estudiante de posgrado Kimberly Hsiao. Encontrar imágenes pasadas de moda resultó ser un desafío. Entonces, se le ocurrió una solución. Mezcló imágenes de atuendos de moda para crear ejemplos menos de moda y entrenó al sistema sobre qué no usar.

"A medida que evolucionan los estilos de moda, la IA puede seguir aprendiendo dándole nuevas imágenes, que abundan en Internet, "Dijo Hsiao.

Grauman y Hsiao presentarán su enfoque en la Conferencia Internacional de Visión por Computadora de la próxima semana en Seúl, Corea del Sur.

Como todos los sistemas de IA, el sesgo puede infiltrarse a través de los conjuntos de datos de Fashion ++. Los investigadores señalaron que los looks vintage son más difíciles de reconocer como elegantes porque las imágenes de entrenamiento provienen de Internet. que ha sido de uso generalizado solo desde la década de 1990. Adicionalmente, porque los usuarios que envían imágenes eran en su mayoría de América del Norte, los estilos de otras partes del mundo no aparecen tanto. Otro desafío es que aparecen muchas imágenes de ropa de moda en modelos, pero los cuerpos vienen en muchos tamaños y formas, afectando las elecciones de moda. A continuación, Grauman y Hsiao están trabajando para permitir que la IA aprenda qué favorece las diferentes formas del cuerpo para que sus recomendaciones puedan adaptarse mejor.

"Estamos examinando la interacción entre cómo se forma el cuerpo de una persona y cómo le quedaría la ropa. Estamos entusiasmados de ampliar la aplicabilidad a personas de todos los tamaños y formas corporales mediante esta investigación, "Dijo Grauman.