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SkinGPT生成的内容通过可视化长期美容效果，弥补了消费者预期和产品效果之间的差距。该工具是为美容品牌和零售商设计的，他们可将这项技术应用到自家电子商务零售中。SkinGPT可提示消费者使用某些产品时皮肤可能会发生的变化。

SkinGPT还提高了人们对环境因素不利影响的认识，如过敏原、太阳暴晒和皮肤污染。这些因素会长期影响皮肤，导致慢性炎症，但消费者往往不知道后果，而SkinGPT有助于可视化几个月甚至几年内的影响，并表明为何要采取预防措施。

Eurekalert报道称，SkinGPT模拟让年轻消费者能够预测他们皮肤未来的不同发展情况，实现使用个性化产品的长期效益。它通过生成老化效应、产品效应与环境破坏的合成图像来促进研发和测试。它还支持数据扩充，并填补年龄和表型等数据的空白。

SkinGPT结合了生成式预训练转换器、扩散模型、生成对抗网络(GAN)和经典计算机视觉模型，能够创建照片级真实感图像。它使用图像到图像以及噪声到图像的转换技术，利用计算机视觉模型进行皮肤评估和图像生成。