Probador virtual basado en redes neuronales convolucionales (CNN) y redes generativas antagónicas (GAN)

Abstract

El auge del comercio electrónico ha amplificado la necesidad de soluciones tecnológicas que aborden los desafíos inherentes a la compra de ropa en línea. El presente trabajo se enfoca en la implementación de un probador virtual basado en Inteligencia Artificial que simula el ajuste de la ropa en un cuerpo tridimensional generado. La propuesta combina técnicas de visión por computadora y aprendizaje profundo para recrear cuerpos humanos y superponer ropa de manera realista, proporcionando así una vista previa del producto en un modelo personalizado. El sistema demostró su eficacia alcanzando una precisión del 96.6% en la segmentación de imágenes, un 57.9% en la estimación de poses, y un equilibrio sólido en la generación y discriminación de imágenes en el modelo GAN. Adicionalmente, obtuvo una calificación media del 95% en la evaluación con usuarios, reflejando su potencial de transformar la industria de la moda online, favoreciendo la personalización y reduciendo las devoluciones de productos.