Разработка продукта который включает в себя создание ядра виртуальной примерочной, основанного на нейросетях, разработку пользовательского интерфейса и бэкэнд-системы, для обработки запросов, хранения данных и интеграции с нейросетями.
Референс:
huggingface.coЦель: Создать модель, способную точно накладывать одежду на изображение пользователя в реальном времени. Использоваться будет в ecommerce тематике (CMS, SAAS, API)
Варианты реализации (или ждем ваши варианты)
:Архитектуры нейросетей: •
Generative Adversarial Networks (GANs): •
StyleGAN: Подходит для генерации высококачественных и реалистичных изображений.
•
CycleGAN: Используется для преобразования изображений между двумя доменами без парных данных.
•
Pix2Pix: Для обучения с парными данными, хорошо подходит для задач преобразования изображений.
Convolutional Neural Networks (CNNs): •
U-Net: Эффективна для сегментации изображений и может использоваться для выделения контура тела и одежды.
•
ResNet: Глубокая сеть для извлечения признаков, может использоваться в качестве основы для других моделей.
•
DensePose: Для получения 3D-модели тела из 2D-изображений.
Инструменты и фреймворки: •
TensorFlow: Популярная библиотека машинного обучения с поддержкой Python и других языков.
•
PyTorch: Гибкий фреймворк для глубокого обучения, удобен для исследований и прототипирования.
•
Keras: Высокоуровневый API, работающий поверх TensorFlow, облегчает быструю разработку моделей.
Обучение и деплой моделей:Облачные сервисы: Google Cloud AI Platform, AWS SageMaker, Microsoft Azure Machine Learning
Сбор и обработка данных. Датасеты: •
DeepFashion: Большой набор изображений одежды с аннотациями.
•
Fashion-MNIST: Набор из 70,000 изображений одежды для начального обучения.
•
Аугментация данных: Применение методов увеличения данных для повышения обобщающей способности модели.
Интерфейс пользователя (UI/UX)Создать интуитивно понятный и привлекательный интерфейс для пользователей.
Ищем специалистов с опытом использования, создания, обучения llm под конкретные задачи. Стек разработки и выбор моделей обсуждается. Интересен развернутый ответ или ваши компетенции в этой области.
