学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

歪果仁用100小时,拿3D打印笔“画”出一款时装

他表示想用服装的材质来表达自己的灵感,这绝对是一个巨大的挑战。由于找不到想象中那种有重复线条,形状和独特纹理的面料,最后决定自己用3Doodler来制作。 在设计之初,Tai为了追求造型的完美,直接在模特身上打印服装,不过后来他又转向了传统的制作方式。Tai的第一件3D打印服装一经推出就在业界引起了轰动。大家都为这支神奇的笔感到惊叹。 ? ? ? 除了3D打印的服装,他还制作了许多配饰。成功之后Tai就停不下来了,制作了更多的3D打印服装,他还在新制作的3D打印服装中加入了许多传统面料的元素。 这些前瞻性的服装也成了北卡罗来纳服装协会的心头好,它们成了各种时装秀和慈善晚会的常客。 虽然Tai的作品在3Doodler大赛中并没拔得头筹,但是他选择继续奋战在3D打印时尚领域。 目前,Tai正在打造自己的在线商店,主要用于售卖自己3D打印的时装和配饰产品。 镁客网

32830

DeepFashion服装数据集

289,222 张服装图片 clothes images; 50 个服装类别 clothing categories 1,000 个服装属性 clothing attributes; 每张图片都标注了 [x1, y1] 左上角位置,[x2, y2] 右下角坐标. list_category_cloth.txt - 服装类别 Category (50 类) - 分为上身服装、下身服装、全身服装三类,其 服装类别Category预测问题可以看做是 1-of-K 分类问题. list_category_img.txt - 服装类别 Category 标注 list_attr_cloth.txt - 服装属性 服装类别Category ? ? ? 2. 服装关键点检测数据集 Fashion Landmark 下载 ? :上身服装、下身服装、全身服装,其 ID 分别为 1,2,3.

1.2K10
  • 广告
    关闭

    年末·限时回馈

    热卖云产品年终特惠,2核2G轻量应用服务器6.58元/月起,更多上云必备产品助力您轻松上云

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    年轻人逃离算法?更懂你的时尚推荐算法,你会拒绝吗?| FashionHack 专栏

    时尚推荐系统时尚推荐系统主要涵盖了服装配饰产品推荐、服饰搭配、发型和彩妆建议等等。 ? 首先在该研究中,弱外观特征主要有三种,即妆容、配饰和头发颜色。本研究基本上认为弱外观特征是影响时尚水平的重要指标。 时尚水平描述分类第一级第二级第三级第四级WonderfulGreatGoodCommon通过化妆、配饰、发色等弱外观特征来确定消费者的时尚水平,这样,就可以将其应用于智能服装推荐系统中,对时尚推荐系统具有一定意义 某宝中的时尚产品补充推荐这里是配饰+上衣+凉鞋等不同品类的补充推荐该模型学习了原单品和目标单品的两个类别(如服装中的上衣和下装)之间的非线性变换。 6 神经网络造型师:服装搭配的兼容性建模服装作为一种 “拥抱美” 产品,在人类的生活中起着重要的作用。事实上,一套合适的服装的关键通常在于和谐的服装搭配。然而,并不是每个人都擅长服装搭配。

    39830

    postgresql高级应用之合并单元格

    电器'); INSERT INTO "report2"("id", "name", "price", "level2", "level1") VALUES ('0013', '围巾', '93', '配饰 ', '服装配饰'); INSERT INTO "report2"("id", "name", "price", "level2", "level1") VALUES ('0017', '特步凉鞋', '499', '鞋子', '服装配饰'); INSERT INTO "report2"("id", "name", "price", "level2", "level1") VALUES ('0001' , 'NIKE新款鞋', '900', '鞋子', '服装配饰'); INSERT INTO "report2"("id", "name", "price", "level2", "level1") VALUES ('0002', '外套', '110.9', '上衣', '服装配饰'); INSERT INTO "report2"("id", "name", "price", "level2", "level1

    21820

    【非技术面试】面试仪表你必须要注意

    整洁就是整齐和干净,面试时穿着的服装必须是熨烫过或者是没有褶皱的衣服,也必须要保持干净,到处是油渍、汗渍、污渍的服装,我想大家是不会穿的。简单,指的是款式简单,这对男士不难做到,女士可能要稍加注意。 第三, 服装要有一定的品质。面试的着装千万不要让人觉得很廉价,皱皱巴巴、满是线头,让人感觉你对他人、对企业不够尊重。要挑选一些做工良好的服装。当然也不能穿戴的过分奢侈、与自己的消费能力明显不符。 就好比你来应聘服装设计师的职位,如果你的着装能体现出个人的品质与素养,体现你的创新能力,我相信考官会对你的印象打高分的。这类职位的服装款式的选择性就有很多了。 12配饰 项链、手镯、戒指、耳环等是配饰。适当的配饰能装扮人,配饰过多就显得累赘,比如手镯:有的人一只手上能戴两三个手镯,那就显得不恰当了。 忌多、忌粗俗、忌夸张炫耀! 此外,时下流行仿脏污、故意抓皱褶的前卫风服装,也不适合。

    60640

    美是改变世界的原动力!时尚造型设计师宣布进军元宇宙

    接下来,他们希望通过提供更多发型、服装配饰选择来改善其 4320 万每日活跃用户的体验,而 Gemma 已准备好帮助他们找到完美的风格。    Gemma 将帮助人们选择自己的风格、装扮自己的头像、选择配饰,甚至在线“试穿”   他说:“无数设计师开始尝试虚拟销售产品,在今年的 Met Gala 上,通常的派对形象被抛弃,转而将名人嘉宾变成 3D 她还强调,元宇宙可以成为时尚狂热者购买比快时尚污染更少的虚拟服装的一种方式。    Gemma 表示,“成为如此包容和环保的事物的一部分感觉很棒,每个人都越来越意识到减少服装消费,在虚拟世界中没有浪费——只有创新和最大程度的自我表达!” 去年5 月,Gucci 创建了一个在线“Gucci Garden”,用户可以在这里尝试购买限量版数字服装,并在短短两周内吸引了 1900 万访问者。

    11110

    DeepFashion实现服装检测搭配

    作者 | 李秋键 出品 | AI科技大本营 头图 | CSDN付费下载于视觉中国 在我们日常生活中,计算机视觉扮演着十分重要的角色,尤其是在服装、珠宝、装饰等外观对人们的选择起着重大作用的领域中。 近年来,服装等商品的搭配、推荐受到了广泛的关注,并在基于视觉的推荐问题中取得了一定的成果。 Powering Robust Clothes Recognition and Retrieval withRich Annotations (CVPR 2016)中提出的基于FashionNet实现的服装关键点检测恰好解决了这个问题

    26130

    森马集团童装品牌启用四拼域名balabala.com

    巴拉巴拉(Balabala)是中国森马集团2002年在中国香港创建的童装品牌,目前产品已全面覆盖0-16岁儿童的服装、童鞋、配饰品类。

    33300

    Dataset - DeepFashion 服装数据集

    289,222 张服装图片 clothes images; 50 个服装类别 clothing categories 1,000 个服装属性 clothing attributes; 每张图片都标注了 list_category_cloth.txt - 服装类别 Category (50 类) 分为上身服装、下身服装、全身服装三类,其 ID 分别为 1,2,3. 服装类别根据其顺序依次表示. list_category_img.txt - 服装类别 Category 标注 list_attr_cloth.txt - 服装属性 Attribute (1000 种) 服装属性Attribute list_attr_img.txt - 服装属性 Attribute 标注 服装属性标注信息,是 1000 维的向量,每维分别表示是否存在某服装属性Attribute,1 表示存在,-1 表示不存在, :上身服装、下身服装、全身服装,其 ID 分别为 1,2,3.

    2.6K80

    虚拟形象也需要穿衣打扮? | MixLab人工智能

    用户还可以访问 “Gucci wheel”,为自己的虚拟形象购买并穿上喜欢的Gucci 服装配饰,进行自我创作。 ? 未来品牌或将开始售卖数字服装,时尚开始具备虚拟、数字化价值~ -END-

    28410

    Adobe的AI试衣已上线,再也不用担心变成卖家秀了

    在过去的十年中,让购物者虚拟地试穿服装配饰在购物平台大受欢迎。 为此,它采用了多阶段技术,其中包括将服装变形以使其与人体模型的姿势和形状保持一致,然后再将变形的纹理转移到模型上。 服装翘曲变形需要考虑服装图像之间的形状或姿势变化,以及模型图像中的遮挡(例如,头发或双臂交叉)。 Vue.ai的AI系统掌握服装的特征,学会产生逼真的姿势,肤色和其他特征,生成各种尺寸的模型图像的速度比传统照片拍摄快5倍。而且两者的Gucci和耐克提供的应用程序,让人们进行鞋子尝试。

    45030

    服装库存是怎么产生的

    服装行业,1个SKU,确定了款式,颜色和尺码,款式相同,颜色不同,或者尺码不同,也是多个SKU,所以服装特别之处,一个款会有很多SKU,是颜色和尺码的组合,这也是服装行业SKU多的原因。 当然,2000年以后,中国服装消费进入品牌标准化消费时代,这个时代,大家喜欢买品牌的服装,看这个服装是哪个明星代言的,或者是不是在央视做了广告,这个时期,崛起了很多的服装上市公司,如七匹狼,美特斯邦威等等 更大的打击来自电商,电商的崛起,让人们有了更多的服装选择面,而且之前的服装品牌低效的分销方式被打击的粉碎。 因为之前服装分销是层层加价,从出厂到终端,一般价格会上涨10倍,而电商大大缩短了这个路线,电商的低价格给服装实体店致命的打击。 有兴趣,请您参看”服装供应链挑战”。

    45721

    美女 “十八” 变,服装看到见

    年龄的差异与气质变化,在服装选择上可以显而易见。基于2万多条女性用户的服装购买记录,一起探索女性年龄与服装选择的别样色彩。 一生中我们选择的服装类型,大部分都在下图中可以找到。 下图是部分数据预览:女性服装的商业交易数据,其中包含年龄,标题,评分,服装类型等一些数据,这里只显示部分列名。 这里选择 age, tag(服装类型的标签)两列数组,我们需要对年进行分组。 digits=3) brand.ca=ca(juzheng) #输出相关矩阵(主成分的思想) plot(brand.ca) 新发现:从对应分析的可视化图中,我们有理由得到如下结论: 1,随着年龄的变化,女性的服装选择有明显的变化 5,随着年龄的增大,女性的选择越来越少,也许服装的市场的主力军永远属于年轻的女性吧;选择的风格也比较稳重,也许容颜易老,不需要太多成本的服装艳妆了吧。

    10821

    数据驱动的服装租赁公司

    Rent The Runway 是一家提供服装租赁服务公司,他们会从顶级设计师那里买来衣服,然后把那些设计成衣和配饰按照低于市场价的价格出租给有需要的人。 举个例子,如果你希望着盛装出席某个活动,但又不想买下昂贵的服装,完全可以尝试一下Rent The Runway服务,一旦在网站上选好你想要穿的设计,就可以选择安排递送日期,用完之后,你需要把衣服寄送回去 但是在幕后,根据Rent The Runway公司首席科技官Camille Fournier透露,他们的优质服务主要依赖于定制软件和精准的物流,帮助用户匹配到自己心仪服装,并及时寄送到他们手上。 根据Fournier透露,Rent the Runway公司会为每个用户订单提供两款推荐服装选择,如果这两款都不适合,这些信息就会进行优化。 5、线上线下的潮流新焦点 Rent the Runway公司的服装买手们都有流行行业的工作经验,他们能够较早地捕捉到各种潮流趋势。

    45340

    组合域名:星洞融资1500万

    除了在货源上选择全部从品牌端直采新品外,平台还会对服装配饰类产品每6个月进行更新,保证平台提供的产品均为应季新品,这些被“淘汰”的货品则会通过和第三方平台合作的形式在二手市场消化流通,旅行箱、电子产品等耐耗品则根据使用情况在

    26100

    动态 | 从小部件的调整入手,AI 让你秒变时尚达人

    无论是摘掉一件配饰、选择一件领口更高的衬衫、把衬衫塞进裤子里或者换一条颜色更深的裤子,这些小调整通常能让现有的衣服显得更时尚。 只要给定一套原始服装,模型就会将其组成部分 (如包、衬衫、靴子等) 映射至对应各自的代码。 接着将具有辨别力的时尚模型作为编辑模块,从得分最大化角度逐步更新服装编码,达到改进服装风格的目的。 ? 最后,研究人员决定换一条思路,让模型从那些时尚达人的网络服装照中自动生成时尚度欠缺的照片。 具体流程上,先从一张「正面范例」的全身服装照开始,选择需要进行调整的部件,然后用另一套着装上的部件进行替换。 这种训练方式不仅能让模型随着时尚的进化进行实时更新,同时模型也能基于这些编码器有效掌握微妙的服装协同作用。 服装分类模型、时尚分类器、编辑操作器,任何一方的不足,都可能导致糟糕的着装建议。 ?

    25620

    动态 | 从小部件的调整入手,AI 让你秒变时尚达人

    无论是摘掉一件配饰、选择一件领口更高的衬衫、把衬衫塞进裤子里或者换一条颜色更深的裤子,这些小调整通常能让现有的衣服显得更时尚。 只要给定一套原始服装,模型就会将其组成部分 (如包、衬衫、靴子等) 映射至对应各自的代码。 接着将具有辨别力的时尚模型作为编辑模块,从得分最大化角度逐步更新服装编码,达到改进服装风格的目的。 ? 最后,研究人员决定换一条思路,让模型从那些时尚达人的网络服装照中自动生成时尚度欠缺的照片。 具体流程上,先从一张「正面范例」的全身服装照开始,选择需要进行调整的部件,然后用另一套着装上的部件进行替换。 这种训练方式不仅能让模型随着时尚的进化进行实时更新,同时模型也能基于这些编码器有效掌握微妙的服装协同作用。 服装分类模型、时尚分类器、编辑操作器,任何一方的不足,都可能导致糟糕的着装建议。 ?

    23710

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券