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在 AWS 上使用 Amazon Nova 构建可扩展的虚拟试戴解决方案：第 1 部分
在这篇文章中，我们将探讨 Amazon Nova Canvas 中现有的虚拟试穿功能，包括快速入门的示例代码以及帮助获得最佳输出的提示。
来源:亚马逊云科技 _机器学习在这个由两部分组成的系列文章的第一篇文章中，我们研究了零售商如何实施虚拟试穿来改善客户体验。在第 2 部分中，我们将进一步探索这项创新技术的实际应用和优势。
每四件网上购买的衣服都会被退回零售商，这将加剧美国 2024 年 8,900 亿美元的退货问题。这些数字背后隐藏着一个简单的事实：购物者无法通过屏幕判断是否合身和风格。时尚单品退货的主要原因包括不合身、尺码错误或款式不匹配。
零售商面临着严峻的挑战，因为他们最有价值的客户往往会退货最多的商品，这迫使他们尽管处理成本高昂且对环境造成影响，但仍要维持慷慨的退货政策。每次退货产生的碳排放量比初次交付多 30%，并且在商品被处理回库存之前意味着错失了销售机会。随着数字购物的加速发展，虚拟试穿技术已成为一种减少退货同时保持客户便利的解决方案，但早期的实施在准确性、可扩展性以及保留服装裁剪、图案和徽标等关键细节方面遇到了困难。
Amazon Nova Canvas 通过其虚拟试穿功能解决了这些挑战，该功能使用两个二维图像输入：显示人物或生活空间的源图像和产品的参考图像。该系统通过自动屏蔽功能提供自动产品放置，并提供用于精确调整的手动控制。在整个过程中，它小心地保留了标志和纹理等重要细节，同时提供了用于定制的全面样式控制。
下图显示了源图像、参考图像、蒙版图像和最终的试穿图像。
在这篇文章中，我们将探讨 Amazon Nova Canvas 中现有的虚拟试穿功能，包括快速入门的示例代码以及帮助获得最佳输出的提示。