預(yù)測時尚潮流是一項需要天分的工作，還得仰賴一個龐大的系統(tǒng)讓少數(shù)人追捧的時尚進入大眾流行市場，進而讓業(yè)者賺取大筆鈔票。現(xiàn)在預(yù)測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，甚至未來可以取代造型師，成為個人穿搭顧問。
麻省理工科技評論（MIT Technology Review）報導(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，會學(xué)習(xí)個人穿搭風(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)造個性化服裝，甚至可以用來幫助預(yù)測更廣泛的時尚趨勢。
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)用戶對某些項目的偏好進行學(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 大類服飾種類購買資料庫。這種類型的推薦模式在線上零售世界很常見，通常出現(xiàn)在頁面底部的您可能會喜歡的其他項目區(qū)域。
接著團隊使用這些資訊來訓(xùn)練一個生成對抗網(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，生成對抗網(wǎng)絡(luò)透過 2 個以相同數(shù)據(jù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)來運作，其中一個網(wǎng)絡(luò)根據(jù)該資料庫生成假圖像，而另一個網(wǎng)絡(luò)使用相同的資料庫來確定圖像是否真實，這種方法可以讓網(wǎng)絡(luò)改善結(jié)果，在這項研究當(dāng)中，生成對抗網(wǎng)絡(luò)可為每個用戶創(chuàng)造多張產(chǎn)品圖像。
將生成對抗網(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。
研究團隊開發(fā)的生成對抗網(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)開始入侵時尚產(chǎn)業(yè)。
時尚產(chǎn)業(yè)擁有豐富的客戶興趣資料庫，如亞馬遜（Amazon）已經(jīng)在開發(fā)星空人工智能系統(tǒng)，預(yù)測時尚趨勢，并且也采用生成對抗網(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)消費者拿到更衣室的物件向顧客推薦產(chǎn)品。
時尚星空人工智能新創(chuàng)公司 Vue.ai 首席科學(xué)家 Costa Colbert 最近使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)制假的時裝模特兒圖片，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裝照，只要拍攝平面的服裝照片，星空人工智能會自動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，因此并非取代高級時裝攝影或封面藝術(shù)拍攝工作。Vue.ai 目前正在與北美零售商合作實施這項技術(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，且只對現(xiàn)在大型線上零售商有幫助。不過，生成對抗網(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)讓購物者傳送個人資訊訂制產(chǎn)品，而生成對抗網(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。
掃一掃獲取最新精彩內(nèi)容與學(xué)習(xí)資料
星空人工智能技術(shù)網(wǎng) 倡導(dǎo)尊重與保護知識產(chǎn)權(quán)。如發(fā)現(xiàn)本站文章存在版權(quán)等問題，煩請30天內(nèi)提供版權(quán)疑問、身份證明、版權(quán)證明、聯(lián)系方式等發(fā)郵件至1851688011@qq.com我們將及時溝通與處理。！：首頁 > 新聞 » 可預(yù)測時尚潮流AI 未來可望取代造型師