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可預(yù)測(cè)時(shí)尚潮流AI 未來可望取代造型師

  預(yù)測(cè)時(shí)尚潮流是一項(xiàng)需要天分的工作,還得仰賴一個(gè)龐大的系統(tǒng)讓少數(shù)人追捧的時(shí)尚進(jìn)入大眾流行市場(chǎng),進(jìn)而讓業(yè)者賺取大筆鈔票?,F(xiàn)在預(yù)測(cè)工作也可以交給星空人工智能,讓服飾業(yè)者率先掌握流行趨勢(shì),甚至未來可以取代造型師,成為個(gè)人穿搭顧問。

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 麻省理工科技評(píng)論(MIT Technology Review)報(bào)導(dǎo),加州圣地牙哥大學(xué)研究人員及 Adobe 開發(fā)出一種星空人工智能,會(huì)學(xué)習(xí)個(gè)人穿搭風(fēng)格,并創(chuàng)造與這種風(fēng)格相匹配的電腦生成圖像,零售商可以使用該系統(tǒng)創(chuàng)造個(gè)性化服裝,甚至可以用來幫助預(yù)測(cè)更廣泛的時(shí)尚趨勢(shì)。

這篇研究詳細(xì)介紹 2 種不同的算法,研究人員訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN),根據(jù)用戶對(duì)某些項(xiàng)目的偏好進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類,使用來自亞馬遜(Amazon)男女裝的上衣、褲子、鞋子 6 大類服飾種類購(gòu)買資料庫(kù)。這種類型的推薦模式在線上零售世界很常見,通常出現(xiàn)在頁(yè)面底部的您可能會(huì)喜歡的其他項(xiàng)目區(qū)域。

接著團(tuán)隊(duì)使用這些資訊來訓(xùn)練一個(gè)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Network,GAN),這是一種在生成逼真圖像方面特別精通的星空人工智能,生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)透過 2 個(gè)以相同數(shù)據(jù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)來運(yùn)作,其中一個(gè)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)該資料庫(kù)生成假圖像,而另一個(gè)網(wǎng)絡(luò)使用相同的資料庫(kù)來確定圖像是否真實(shí),這種方法可以讓網(wǎng)絡(luò)改善結(jié)果,在這項(xiàng)研究當(dāng)中,生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可為每個(gè)用戶創(chuàng)造多張產(chǎn)品圖像。

將生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)添加到推薦系統(tǒng),可以幫助線上零售商了解除了已存在的項(xiàng)目之外,顧客還想要什么產(chǎn)品。盡管如此,研究人員在這之前還需要弄清楚一些事情,包括如何將 2D 電腦生成的圖像轉(zhuǎn)換成可以用來制作一件衣服的 3D 效果圖。

研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)只能生成同一類型的服飾,還無法取代造型師提供全套的穿搭建議,譬如系統(tǒng)還無法針對(duì)某款褲子生成搭配的鞋子。盡管目前有局限性,星空人工智能已經(jīng)開始入侵時(shí)尚產(chǎn)業(yè)。

時(shí)尚產(chǎn)業(yè)擁有豐富的客戶興趣資料庫(kù),如亞馬遜(Amazon)已經(jīng)在開發(fā)星空人工智能系統(tǒng),預(yù)測(cè)時(shí)尚趨勢(shì),并且也采用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)展開一些工作,阿里巴巴也剛推出 FashionAI,這種技術(shù)可以根據(jù)消費(fèi)者拿到更衣室的物件向顧客推薦產(chǎn)品。

時(shí)尚星空人工智能新創(chuàng)公司 Vue.ai 首席科學(xué)家 Costa Colbert 最近使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)制假的時(shí)裝模特兒圖片,采用此技術(shù)的服裝公司將不再需要雇用模特兒、攝影師、租用攝影棚來拍攝每季時(shí)裝照,只要拍攝平面的服裝照片,星空人工智能會(huì)自動(dòng)生成不同膚色的模特兒最適合的穿搭照片,這類照片的模特兒沒有頭部,背景是白色,因此并非取代高級(jí)時(shí)裝攝影或封面藝術(shù)拍攝工作。Vue.ai 目前正在與北美零售商合作實(shí)施這項(xiàng)技術(shù)。

Colbert 表示,盡管加州圣地牙哥大學(xué)和 Adobe 的研究似乎很有希望,但它需要大量的資料,且只對(duì)現(xiàn)在大型線上零售商有幫助。不過,生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)將繼續(xù)在線上領(lǐng)域發(fā)展,Colbert 指出一些企業(yè)已經(jīng)讓購(gòu)物者傳送個(gè)人資訊訂制產(chǎn)品,而生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可能是客制化服務(wù)中最便宜、快捷的方式,當(dāng)然,也可以幫助業(yè)者賣出更多商品。

 

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