概要：亚马逊最新推出的“Diffuse to Choose”（DTC）是一款由公司研究人员设计的人工智能工具，旨在减少在线购物的退货率，提升买家和卖家的在线购物体验。DTC采用先进的扩散式图像修复模型，通过虚拟试穿和可视化家具放置，为顾客提供实时洞察，改善在线购物决策。本文将深入探讨DTC的技术原理、优势以及可能面临的挑战和解决方案。
亚马逊一直致力于推动在线购物体验的创新，为此，公司研究人员开发了一项名为“Diffuse to Choose”（DTC）的新型人工智能工具。该工具的目标是降低在线购物的退货率，同时提供更令人满意的购物体验，从而使买家和卖家双方受益。
DTC采用了先进的扩散式图像修复模型，通过这一技术，顾客可以在购买前虚拟试穿衣物，或者将家具放置在自己的空间中，以直观地了解它们的合适度和外观。这种实时的视觉反馈有助于在线购物者更好地决策，减少了由于不符合期望而导致的退货情况。
据研究论文描述，DTC在“虚拟试错”领域采用了一种基于扩散的图像修复模型，这使其能够将详细且具有上下文准确性的视觉效果与逼真的光照和阴影效果相结合。为了更好地处理产品的图像，DTC采用了独特的双网络结构，其中第一个网络负责处理图像的一般方面，而第二个网络专门用于处理产品。
这种双重策略对于保留产品的详细特征至关重要，比如复制沙发织物的纹理。研究人员强调，DTC在不需要特定产品培训的情况下，仍然能够提供精确的结果，从而超越了当前的方法。
值得注意的是，这一新的亚马逊AI模型已经在公司自己的数据集以及公开可用的数据集上进行了训练。然而，与大多数现代AI模型一样，DTC也存在一些局限性，主要与其基于稳定扩散的基础有关。其中一些问题包括人物姿势不正确或文本渲染不佳。尽管姿势问题可以通过更多的训练轻松解决，但研究人员明确选择使AI工具更广泛适用，而不是专注于特定领域的专业培训。
尽管存在一些局限性，但DTC仍有望为亚马逊用户带来更个性化的购物体验，对于零售商而言，这一创新提供了培养更深层次客户忠诚度的机会，并有望降低退货率，因为它允许在购买前更准确地呈现产品。
亚马逊计划很快发布DTC的代码和演示，尽管目前尚无确切的发布日期。这一创新的推出将进一步推动在线购物体验的边界，为未来的数字商业世界奠定基础。
