跳到主要內容
 

AI妝容拆解

AI妝容拆解
影像辨識
完美複製雜誌模特兒彩妝,提升7億用戶顧客體驗與購買率

企業痛點

虛擬彩妝APP不自然現行虛擬彩妝是人工調整參數與遮罩,彩妝種類很有限,僅有內建妝容,無法複製雜誌上的妝容。

妝容拆解難度高上妝者若無原本素顏照片可參考,拆解妝容困難度提升。

解題方法

摘出眼影部位:自動摘取上妝部位(眼影),以CLNN改良模型,準確度超過99.9%。

去除膚色與光影干擾:以CLNN模型除去膚色、光線等所產生色彩偏差,還原妝容。

分析原始妝品色彩:拆解出眼影顏色,以CNN顏色分類轉換成色塊圖,與實際顏色相似度達87%以上。

AR虛擬上妝:以眼影層決定眼影形狀,自動上妝至各種人臉眼型,相較市面上虛擬彩妝APP略顯人工,AI上妝更高度自然。

自動卸妝素顏:除了用戶模擬上妝,此模型也能將雜誌模特兒影像卸妝還原成素顏。

成果效益

技術突破具專利價值:尚無相關論文或經典模型可參考,TIPO全球專利檢索「彩妝影像」具專利價值

提升用戶體驗與行銷效果:若體驗感受良好,每8.6個使用妝容試色功能用戶就有1個點擊購買

後續運用

 

可延伸犯罪防治場域:素顏還原技術可以用於反恐偽裝、犯罪防治相關場域

相關競賽
AI妝容拆解
AI妝容拆解
相關成功方案
AI也會揀蘋果
蘋果甜不甜,拍照就知道!
AI妝容拆解
完美複製雜誌模特兒彩妝,提升7億用戶顧客體驗與購買率
員工談話內容自動分類
自動分類員工談話內容,進行成本預估