L’entreprise indienne DeepDraper crée un avatar en 3D de vos mensurations pour prédire comment les vêtements vous iront.

Les essais de vêtements virtuels sont la prochaine grande chose qui peut rapprocher la mode et la technologie. Des informaticiens du monde entier tentent d’expérimenter des techniques d’apprentissage profond qui peuvent être utilisées pour habiller virtuellement un avatar 3D (version numérique de l’homme). Des progrès dans ce domaine sont également réalisés en Inde. Deux chercheurs de TCS Research India ont mis au point une technique d’apprentissage profond appelée DeepDraper, capable de prédire comment les vêtements s’adapteront aux contours du corps d’une personne. Bien que cette technologie ne soit pas nouvelle, les chercheurs affirment que la nouvelle technique est plus précise. Par conséquent, elle permet à une personne de mieux comprendre comment un vêtement se présentera sur son corps.

Cette technique a été présentée à l’atelier de l’International Conference on Computer Vision (ICCV), cette année.

Brojeshwar Bhowmick, l’un des chercheurs à l’origine de DeepDraper, a expliqué le fonctionnement de cette technique.

“DeepDraper est un système de drapage de vêtements basé sur l’apprentissage profond qui permet aux clients d’essayer virtuellement les vêtements d’une garde-robe numérique sur leur propre corps en 3D”, a-t-il déclaré à TechXplore.

Le drapage virtuel se fait après l’analyse d’une photo ou d’une courte vidéo d’un client pour estimer sa forme corporelle en 3D, sa pose et ses mensurations. Il obtient des données sur un vêtement à partir de la garde-robe numérique d’un vendeur. La technologie transmet les estimations physiques du client à un réseau neuronal qui prédit l’apparence du vêtement sur l’avatar 3D de la personne.

Les chercheurs ont évalué leur technique DeepDraper dans une série de tests qui se sont révélés meilleurs et plus réalistes avec leurs estimations. Le système a également été capable de draper des vêtements de différentes tailles sur des corps humains de toutes formes et aux caractéristiques diverses.

Bhowmick a déclaré : “Une autre caractéristique importante de DeepDraper est qu’il est très rapide et peut être pris en charge par des appareils bas de gamme tels que les téléphones mobiles ou les tablettes.” Les chercheurs avaient voulu créer un système léger qui nécessite peu de mémoire et de puissance de calcul afin de pouvoir fonctionner en temps réel.

“DeepDraper est près de 23 fois plus rapide et près de 10 fois plus petit en termes d’empreinte mémoire par rapport à son proche concurrent Tailornet”, a déclaré Bhowmick.

Cette caractéristique lui permettrait d’être utilisé sur les sites de vêtements en ligne.

Actuellement, DeepDraper drape la tenue sur un corps humain statique. Les chercheurs prévoient d’expérimenter les mouvements humains et le drapage animé. Ils prévoient également d’améliorer la technologie pour draper des vêtements amples et multicouches tels que des robes, des blouses, des t-shirts avec des vestes, etc.