Google Shopping mais inclusivo

O Google Shopping recentemente lançou uma nova ferramenta de inteligência artificial para tornar a experiência de compras online mais realista e inclusiva. De acordo com a Diretora de Produtos do Google, Lilian Ricon, a ideia desse recurso é fazer com que os consumidores se sintam mais confiantes em comprar roupas online, evitando decepções e permitindo que o usuário visualize com mais precisão como a roupa ficará em seu corpo antes mesmo de comprá-la.

A ideia partiu de uma pesquisa realizada pelo próprio Google, que identificou que 42% dos compradores online não se sentem representados por imagens de modelos e 51% se sentem insatisfeitos com um item que compraram online porque parecia diferente do que o esperado. Desse modo, as ferramentas ajudam os usuários a encontrar o que estão procurando com mais facilidade e permitem que eles visualizem como a peça de roupa irá ficar em diferentes tipos de corpos e tons de pele.

A nova função lançada pela empresa ganhou o nome de “TryOnDiffusion” e serve como um “provador” virtual. Para o seu desenvolvimento, o Google fotografou 40 homens e 40 mulheres de diferentes etnias, que vestiam do XXS ao 4XL, para proporcionar assim uma representação diversificada e inclusiva dos consumidores.

Contudo, por ser algo recente, por enquanto só está disponível nos Estados Unidos, sem previsão para chegada ao Brasil, e com poucas marcas de roupa disponíveis em solo americano, como Anthropologie, Everlane, H&M e LOFT. “Trabalhando junto com nosso Shopping Graph, o conjunto de dados de produtos e vendedores mais abrangente do mundo, essa tecnologia pode ser expandida para mais marcas e itens ao longo do tempo. Fique de olho em mais opções para testes virtuais de roupas, incluindo tops masculinos que serão lançados ainda este ano”, destacou o Google.

O diferencial dessa tecnologia “TryOnDiffusion”, que usa um modelo generativo de IA baseado em difusão, é que ela não é apenas uma cópia digital e colagem de ativos em fotos de modelos usando deformação geométrica ou outra tecnologia. O provador virtual adiciona ruído gaussiano a uma imagem (pixels essencialmente aleatórios) que o modelo aprende a remover para gerar imagens realistas, independentemente do ângulo ou pose em que as pessoas estejam.

Abaixo pode-se observar um exemplo prático, no qual a pessoa pode escolher um modelo que tenha características físicas parecidas com as suas (fotos da esquerda) e alterar a peça de roupa da sua preferência (fotos da direita), tendo no resultado final (fotos do meio) a união de ambos:

Além disso, o Google também aprimorou o sistema de pesquisa das roupas, introduzindo novos filtros de pesquisa assistida, que permitem aos consumidores refinar os produtos até encontrar a peça perfeita. Graças a essa avanço da IA e aos novos algoritmos de correspondência visual, os usuários podem fazer uma busca mais detalhada dos produtos por cor, estilo e padrão, vendo opções de várias lojas em toda a web, ou seja, o recurso ajuda a encontrar peças baseadas em outras opções que já foram experimentadas antes. Por exemplo, você gostou de uma blusa, mas quer uma versão mais barata, ou encontrou uma calça bonita, mas quer em outro modelo. Com esse refinamento, os compradores podem ir ajustando os produtos até encontrarem aquilo que realmente estão procurando.

Entretanto, apesar dos benefícios e facilidades que essa nova ferramenta traz, ainda há alguns fatores que o próprio Google reconhece que precisam ser aprimorados. Primeiro, no pré-processamento o método ainda apresenta alguns erros do vazamento de roupas e estimativas de poses, mas a empresa está trabalhando para que o “TryOnDiffusion” torne-se cada vez mais preciso e que esses erros não aconteçam com frequência. O segundo ponto que eles levantaram foi a imprecisão na hora de apresentar a cor das roupas, pois representar a identidade via RGB não é ideal, podendo ocorrer uma distorção do online para o físico. Por último, os conjuntos de dados de treinamento e teste, em sua maioria, são realizados em um fundo branco liso, logo, não é possível controlar como o método funcionaria em fundos com mais detalhes. Mas, em suma, o principal objetivo do Google no momento é fornecer uma experiência mais realista para os usuários e melhorar a sua experiência na hora de realizar uma compra pela internet.

Fontes: https://www.mundoconectado.com.br/google/inteligencia-artificial-ajuda-voce-a-provar-roupas-no-google-shopping/https://tryondiffusion.github.io/https://rockcontent.com/br/blog/google-shopping-recursos-ia-inclusivos/