Kleidungsstücke am Computer anprobieren

– in richtiger Größe und ressourcenschonend.

Die Hochschule Hof arbeitet an einem Weg, wie künftig im Bereich des Online-Shoppings viele der aktuellen Rücksendungen eingespart und das Einkaufserlebnis damit um ein Vielfaches nachhaltiger werden könnte. Im Projekt „TryOn@Home“ wird dafür ein Online-Demonstrator entwickelt, mit dem es unter anderem möglich sein wird, neben farblich stimmigen und passend designten Kleidungsstücken auch die individuell passenden Kleidergrößen zu ermitteln, die dann gleich bestellt werden können.

Die Wirtschaft ist wie viele Bereiche des täglichen Lebens von einem wachsenden Bewusstsein für Nachhaltigkeit geprägt. Insbesondere Versandunternehmen stehen deshalb vor der immensen Herausforderung, den bislang ungebremsten Anstieg der weltweit zurückgesandten Produkte zu bewältigen und gleichzeitig Ressourcen zu schonen. Um möglichst viele Retouren zu vermeiden, setzen Unternehmen verstärkt auf Maßnahmen wie verbesserte Produktbeschreibungen, detaillierte Größenangaben und hochwertige Produktbilder. All dies soll Kundinnen und Kunden helfen, gleich bei der ersten Bestellung die richtige Entscheidung zu treffen und Retouren zu vermeiden.

Interaktive Ankleidekabine

Bereits heute werden vermehrt interaktive Tools eingesetzt, um Kunden bei der Auswahl passender Produkte zu unterstützen. Hierbei handelt es sich bisher jedoch meist um geführte Auswahlstrecken zum Auffinden der richtigen Produktkategorie. „Unser Ansatz zur Vermeidung von Rücksendungen im Bekleidungsbereich und damit erhöhter Ressourceneffizienz besteht darin, dass man die Produkte bereits am Computer virtuell anprobieren kann, um eine möglichst präzise Vorauswahl bezüglich Passform und persönlichem Geschmack zu treffen – dabei erhält man im besten Fall fast alle notwendigen Informationen, die man durch ein physisches Anprobieren in der Umkleidekabine erhalten würde. Lediglich das Tasterlebnis des Stoffes oder das Tragegefühl ist hier noch nicht darstellbar“, so Projektleiter Prof. Dr. Groth vom Institut für Informationssysteme der Hochschule Hof (iisys).

Mensch-Maschine Schnittstelle

Möglich machen soll diesen Mehrwert ein im Rahmen der Forschungsarbeit entstehender Demonstrator, der über eine multimodale Mensch-Maschine Schnittstelle verfügen wird. Diese verwendet neben dem aktuellen Kamerabild des Benutzers auch Bilder der Artikel und Daten wie Artikelabmessungen, Personengrößen und unterschiedliche Posen. „So ist es möglich, eine fotorealistische und größenkorrekte Darstellung des gewählten Kleidungsstückes virtuell an den Kunden anzupassen“, erläutert Projektleiter Prof. Dr. Christian Groth.

Zwar gäbe es bereits Computermodelle, die versuchten Kleidungsstücke an Personen darzustellen, räumt Prof. Groth ein. Allerdings: „Dabei wird aber die Größe nicht berücksichtigt, sondern die Kleidungsstücke passen grundsätzlich immer genau – und die Enttäuschung erwartet einen dann oft erst nach der Zustellung der Bestellung“, erklärt Projektmitarbeiter Bastian Scharnagl.

Bald Livetest auf Website des Projektpartners

Um dies zu verhindern, sucht und adaptiert die Forschungsgruppe des iisys geeignete Modelle generativer KI, welche es ermöglichen Kleidungsstücke virtuell an Personen anzupassen. „Wir erweitern diese, so dass wir multimodale Eingabedaten verarbeiten können. Anschließend trainieren wir die KI-Modelle so dass eine realistische Einschätzung der Größe möglich ist“, ergänzt Prof. Groth. Für das Training stellt Projektpartner „pureshirt“ (www.pureshirt.com) verschiedene Daten wie Produktfotos an einem menschlichen Modell sowie Schnittmuster und Größenangaben zur Verfügung. Als weiterer Projektschritt werden dann synthetische Bilder mit Hilfe einer Rendering-Software erstellt, um die Qualität der KI-Modelle weiter zu verbessern. Der dabei entstehende Demonstrator wird durch den Projektpartner schließlich auf dessen Website implementiert. „So erhalten wir ausreichend Rückmeldungen über die Akzeptanz und die Qualität der erzeugten Bilder“, so Prof. Groth.

Open-Source-Lösung für kleine und mittlere Unternehmen frei verfügbar

Auch die Verfügbarkeit der Lösung ist neu – denn die im Projekt entstehenden Modelle sollen als Open Source Software veröffentlicht werden: „Das bedeutet, dass sie einer Vielzahl an Unternehmen zugutekommen und vor allem kleine und mittlere Unternehmen davon profitieren können“, so Prof. Groth hoffnungsvoll.

Förderung

„TryOn@Home“ ist ein Teilprojekt des Technologietransferprojektes „Multi-modale Mensch-Maschine-Schnittstelle mit KI der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hof“. Das Projekt wird durch den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) im Rahmen des Operationellen Programms des EFRE im Ziel „IWB – Investitionen in Wachstum und Beschäftigung“ Bayern 2021 – 2027 (IWB) gefördert.

Wissenschaftliche Ansprechpartner:

Prof. Dr. Christian Groth
+49 9281 409 – 4811
christian.groth(at)hof-university.de

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