颠覆时尚圈：替代服装设计师的 AI 来啦

一种新型的人工智能（AI）系统可以根据顾客的时尚品味设计出个性化的衣服。

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AI可能完全会引发一股全新的时尚潮流：可以称之为“预测性时尚”。

在发表于ArXiv的一篇论文（https://arxiv.org/pdf/1711.02231.pdf）中，来自加州大学圣迭戈分校和Adobe公司的研究人员概述了一种方法：AI不仅可以学习了解人的衣着风格，还可以为与这种风格搭配的服装做出计算机生成的图像。该系统可以让零售商做出个性化的服装，甚至可以用来帮助预测更广泛的时尚潮流。

该论文详细介绍了两种不同的算法。首先，研究人员训练一种卷积神经网络（CNN）来学习和分类用户对某些衣物的偏好，使用从亚马逊获取而来的分成六个类别的购物数据：女人穿和男人穿的鞋子、上衣和裤子。这种类型的推荐模式在网上零售界很常见，通常出现在页面底部的“你可能喜欢的其他商品”。

然后，该团队利用该信息来训练生成式对抗网络（GAN），这种类型的AI在生成逼真的图像时显得尤为娴熟。GAN通过用同样的数据对两个网络进行训练来工作。其中一个网络基于该数据集生成虚假图像，而另一个网络使用同样的数据来确定图像是否真实。这种方法让网络可以改善结果。就这项研究而言，GAN为每个用户创建了衣物的多个图像。

GAN的设计者是《麻省理工学院科技评论》评选出来的2017年35位35岁以下杰出创新者之一的伊恩•古德费洛（Ian Goodfellow），该GAN最近见诸报章：一个不同的研究团队用好莱坞明星的真实图像对它进行训练之后，网络能够做出以假乱真的虚假明星脸部。不过这些脸并不都很完美，一些有模糊的区域，一些缺少了像眉毛这样的脸部特征。而这个时尚项目存在的此类问题较少，主要是由于用来训练网络的图像都是从同一个角度、以白色背景来拍摄的，这样使得生成栩栩如生的图像容易得多――如果它们要用来销售服装的话，这点至关重要。

为推荐系统添加GAN可以帮助网上零售商弄清楚除了已有的商品外，客户还想要什么。不过，研究人员需要在此之前搞清楚好几个方面，包括如何将计算机生成的二维图像转变成可用来制作一件衣服的三维渲染图。

加州大学圣迭戈分校的计算机科学家朱利安•麦考利（Julian McAuley）是该论文的作者之一，他说：“我们并不是在形成一种缝纫花样。”

该团队的GAN在取代时装设计师，甚至建议一件新的衣服之前还有一段路要走。眼下，对于喜欢蓝衬衫的顾客来说，GAN可做出更多的蓝衬衫，这并不是什么惊人的新发现。对黑裤子的偏爱这方面信息确实会馈送到GAN从而做出卡其裤，但该系统还无法做出一双与某条裤子很搭配的鞋子。

尽管目前存在着诸多限制，但AI大举进入时尚界的时机似乎已成熟；这个领域拥有客户兴趣方面的庞大数据集，而且大有钱可赚。举例说，亚马逊已经在研发AI系统，以便在发现时尚潮流方面领先一步，它还已在GAN方面做了一番工作，参阅《亚马逊研发出了AI时装设计师》（https://www.technologyreview.com/s/608668/amazon-has-developed-an-ai-fashion-designer/）。与此同时，阿里巴巴刚亮相了FashionAI（https://www.technologyreview.com/s/609452/alibabas-ai-fashion-consultant-helps-achieve-record-setting-sales/），这项技术可以根据顾客拿到试衣间里面的东西向他们推荐商品。

Vue.ai是一家时尚AI初创公司，最近披露了使用GAN来制作假时装模特的方法。首席科学家科斯塔•科尔伯特（Costa Colbert）表示，虽然加州大学圣迭戈分校和Adobe的研究显得大有前途，但它需要大量的数据，可能只对网上零售界的大牌公司才有帮助。

科尔伯特说：“如果人们只是进来、点击一样东西，你做不了太多事情。”

然而，GAN会继续在网上时尚界掀起波澜。科尔伯特指出，一些公司已经让顾客可以发来个人的尺寸来定制衣服。GAN也许是一种省钱又快速的方法，好让用户展示所有不同的选择，当然也好让商家销售更多的商品。

论文全文：