OpenAI の GPT-4-vision-preview (VLM) を利用した商品画像のタグ付け - DROBEプロダクト開発ブログ
はじめに DROBE の課題と GPT-4-Vision-Preview を試すモチベーション ケーススタディ 入力するデータ 推論周辺部分のコード プロンプト 実験結果 おわりに 参考文献 はじめに OpenAIが Dev Day で発表したGPT-4-Vision-Previewは、画像処理と自然言語処理を組み合わせた最先端の技術です。 このモデルは、画像を理解し、その内容に基づいてテキスト情報を生成する能力を持っています。例えば、写真やイラストから物体を識別し、それに関連する説明や情報をテキストとして提供できます。この技術は、画像とテキストの間のギャップを橋渡しするものであり、多様な応用が可能です。 DROBEは、多様なファッション商品を取り扱うECサイトを運営しています。我々の挑戦の一つは、膨大な数の商品画像と説明文から、正確で有用なタグを抽出し、整理して保存しておく事です。このプ
凸版印刷、メタバース上でリアルなファッション体験ができる「MetaCloneスタジオ」の提供を開始
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
AIでファッションモデルを生成する「AI model」の実態、目指すのは業界の発展
この記事で使用しているヴィジュアルは、全てAIでモデルを生成しています。人間のモデルと比べても遜色ないクオリティですが、AIを生成しているのはAI model株式会社が運営するサービス「AI model」によるもの。2022年3月にサービスの本格展開を開始し、注目を集めています。そんな「AI model」の開発理由は？活用方法や現状の課題、目標などAI model株式会社CEOの谷口大季氏に話を聞きました。 元々、私は三越伊勢丹や集英社、バーニーズ ニューヨーク（BARNEYS NEW YORK）などアパレル企業向けにECサイトの構築やクリエイティブ制作の支援をさせていただく事業を約17年やっています。そういった業務の中で、ブランドの世界観を表現する撮影において大変な部分が多く、もっと効率化できないか、クリエイティブの表現の幅が広がらないかと試行錯誤をしていく中で、AI技術に注目しました。
アパレル余剰在庫問題の解決めざす！KDDI開発、布の質感までわかる電子マネキンとは _流通・小売業界 ニュースサイト【ダイヤモンド・チェーンストアオンライン】
KDDI（東京都／髙橋誠社長）がアパレル業界のサステナブルなものづくりを支援する取り組みを進めている。店舗のデジタルサイネージ（電子看板）やスマートフォンなどで、モデルが着用した商品の高精細なイメージを360度好きな角度から確認できるXR（クロスリアリティ）マネキンを開発。店舗スペースの有効活用や店頭在庫がない商品の販売機会を増やすとともに、余剰在庫の抑制につながることから期待が高まっている。XRマネキンとはどのようなものなのか、そして何ができるのか。5G・XRサービス企画開発部 サービス・プロダクト企画1Gの水田修リーダー、藤倉皓平氏に話を聞いた。 KDDI×Google Cloudの技術により、素材の編地までわかる「XRマネキン」 XRマネキンのバーチャルヒューマン「coh」 アパレル業界は今、大量生産、大量消費、余剰在庫など業界特有の課題を解決すべく、製販バランスを考えた取り組みを加
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