A todos los sistemas de Inteligencia Artificial que funcionan a modo de probadores virtuales se le suma ahora SieveNet, desarrollada de manera experimental por investigadores de Adobe, el Instituto Indio de Tecnología y la Universidad de Stanford. Se trata de un sistema que adapta los productos de vestir de la forma más realista posible a las poses de las propias personas, teniendo en cuenta las características de ambos.
El objetivo de SieveNet es tomar una imagen de la ropa y una imagen del cuerpo de la modelo y generar una nueva imagen de la modelo que usa la ropa con la forma del cuerpo original, la pose y otros detalles conservados.
El sistema de Inteligencia Artificial utiliza una técnica basada en el uso de múltiples etapas, buscando adaptar la ropa a las características del cuerpo de la persona fotografiada.
Para ello, según detallan, se tendrá en cuenta las variaciones en la forma o pose entre la imagen de la ropa, así como las oclusiones en la imagen de la modelo, utilizando para ello una serie de módulos, existiendo unos módulos que generan las mayores transformaciones y correcciones menores sobre las mismas, mientras que otro módulo se encargará de generar la imagen resultante y aplica una máscara sobre el cuerpo de la modelo.
Según sus autores, para crear SieveNet se han utilizado cuatro tarjetas nvidia 1080Ti en una computadora de escritorio con 16GB de RAM, utilizando en su entrenamiento un total de 19.000 imágenes de modelos femeninas de frente junto a productos de ropa superior.