コーディネート提案
天気、予定、スタイルの文脈に基づく日々の装い。
プロジェクト概要
ユーザーのワードローブを学習し、天気やカレンダーの文脈からコーディネートを提案し、バーチャル試着を提供するモバイルのスタイルアシスタント。
課題
コーディネートの推薦は、商品の類似度だけでなく、天気、予定の種類、個人のスタイルからも形づくられる必要がありました。バーチャル試着の出力にも説得力が求められました。
私たちのアプローチ
視覚的な埋め込み、文脈のシグナル、ユーザーのフィードバックがひとつのスコアに統合される、マルチモーダルな推薦構成を構築しました。試着には姿勢と生地の落ち感を保つ拡散モデルの処理系を開発し、端末側の前処理でレイテンシを削減しました。
- 0%
- 推薦の受け入れ率
- < 0 秒
- 試着の所要時間
- 0.0
- ストア評価
- 0%
- 週次アクティブユーザー
機能
このプロジェクトで構築した 主要システム
バーチャル試着
ユーザー自身の写真の上での、現実的な衣服のフィッティング。
マッチスコア
配色、シルエット、文脈に基づくコーディネートの百分率評価。
デジタルワードローブ
手持ちの衣類の目録化と、足りないアイテムの提案。
説明できる推薦
「なぜこの装いか」を示す、透明性のある提案。
ギャラリー
画面デザイン
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