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​算法 + 怀旧 = 时尚的未来 | AI 算法与时尚之间

Chunfang iBrand人物 and Mixlab 2022-06-06


算法 怀旧 2020 
我们的未来

央美讲座《后疫情时代艺术、时尚和品牌对社会的贡献》

法国奢侈品牌路易威登现任男装艺术总监 Virgil Abloh 如是表达算法与时尚之间的关系。


Shadow


小杜小杜,你这头像少了点设计师那股“酷”劲儿啊,啥时候换个咯

不会是衣品穿搭的锅吧......等会儿去找石头要个服装穿搭方案智能推荐工具,帮我换下装


小杜小杜



A在时尚领域中的应用

阿里巴巴 FASHIONAI 1 秒内为线下的消费者提供与其相适合的100套穿搭意见
该系统生成的穿搭意见

京东集团 AI+Fashion 挑战竞赛 时尚风格识别和时尚单品搜索专题

 

中国纺织信息中心 × 微软互联网工程院 将 2019/2020AW 流行趋势通过微软人工智能创造技术,转化为纺织服装印花和提花图案,并因此生产制作了许多印花和提花产品


深兰科技 辅助设计系统—— DeepVogue
图为由DeepVouge设计的参赛系列
 
深尚科技 “AI 模特”
图为AI Model的互动现场

时装设计师 Jason Grech  × IBM Watson Jason通过Watson的机器视觉技术搜集近十年的T台秀场图像和相关社交媒体信息,从中汲取灵感并预测新的潮流趋势。合作打造了墨尔本时装周首款认知高级时装系列。


Jason Grech和IBM Watson
人工智能系统的合作系列
 

Project Muze 项目是基于 TensorFlow 框架展开的,其中包含了一个神经网络和一系列的美学参数。通过神经系统的视觉计算程序为用户进行服装设计。


Project Muze用户界面
  

美国 Stitch Fix 利用数据科学来提供大规模的个性化设置,超越传统的实体零售和电子商务零售经验。顾客喜欢让专业的发型师为他们购物,并欣赏服务的便利性和简便性。”

 

韩国 HANDSOME 将品牌的 Logo 和卡通形象提供给 AI 技术研究员并输入 StyleAI 系统,系统根据服装品牌及材质等信息,利用卷积神经网络(一种深度学习模型)的图像处理技术学习掌握产品风格,并与设计师合作进行产品规划,根据设计师的要求反复修改完善设计。


韩国 Designovel 是一家 AI 技术研究开发的创业公司。这是一款背部印有卡通图片及logo的卫衣,SJYP 的 logo、卡通图片、方块模块不规则的排列是其设计特征。


一款在AI辅助下设计开发的SJYP品牌卫衣


智能服装
 

Alexander McQueen 1999年春夏

Project Jacquard 研究将触控与手势互动能力融入各种布料,关键是如何将棉、丝等布料成分结合合金,导入可传送触控讯号的智能纱线,并以触觉感应(haptics)互动。

 

Google 与牛仔品牌 Levi's 推出的新款牛仔产品。用户只要穿上外套、连接电话的蓝牙讯号,对感测器做出向内、向外、轻拍两下、覆盖等不同手势,就能操作执行包括自拍、音讯、记录、导航、Google 助理等功能。

 

Project Jacquard 不是将电子设备缝入或粘合至成衣,而是使用现有工业织机将高科技导电纤维织入面料,以此实现无边无际的创意延伸和时尚设计(彭博社报道)

 
Project Jacquard 宣传片


时尚智能
 
服装解析
是指将时尚图像(Fashion Photographs)分割成多个语义上一致的区域,例如,身体部位、衣物、鞋子等。作为一种细粒度的语义分割任务,它比仅是寻找人体轮廓的人物分割更具挑战性。
 
来自论文Parsing Clothing in Fashion Photographs
 
风格分类 
Wei-Lin Hsiao等人提出了一种无监督的方法来学习一种风格相干(Style-Coherent)的表示。通过算法学习到不同的服装图像风格以及相应风格的浓烈程度。


从学院风(Preppy)到哥特风(Goth),波西米亚风(Bohemian)到嬉皮(Hipster)

服饰产品检索
我们常见的电商平台可以让用户直接输入图片来实现以图搜图,或者用户直接拍照来搜索产品。但是有些产品可能不是用户完全想要的,例如以下场景:


用户也许只是想要这种带毛领的大衣,但不喜欢它的颜色,那这时用户就希望能够改变产品的某种属性,再进行针对性地搜索。

相关论文:

Memory-Augmented Attribute Manipulation Networks for Interactive Fashion Search

 
服装数字化
主要是利用各类新技术,如AR、VR、3D建模等,在数字世界中对服装产品进行模拟和仿真。目前大多落地在虚拟试衣(Visual Try-on)和服装设计(Fashion Desgin)等领域。

hologarment 宣传片
利用VR辅助服装设计
 
用CLO3D制作的3D模型(左)
一定程度上可代替传统服装产品制造过程中的打样环节(右)
 

服装设计智能化 / 服饰图像生成
智能化则是数字化的进一步发展和探索。
 
目前的研究较主流是利用图像生成来实现辅助设计,而图像生成本质是从现有数据集中生成新图像的任务。
 
近年来,生成图像领域出现了不少成果,其中最前沿的是GAN(Generative Adversarial Nets),它能直接从数据中学习,生成高保真、多样化的图像。虽然GAN的训练是动态的,而且对各方面的设置都很敏感(从优化参数到模型架构),但大量研究已经证实,这种方法可以在各种环境中稳定训练。
 
SCRY品牌应用GAN,结合近万双鞋款和设计师自身的设计语言,为新鞋款的开发带来了灵感。
 

Shadow

这篇文章是把石多恩之前的FH专栏进行了一些汇总,对AI+时尚感兴趣的朋友可以加入我们,一起探讨玩耍哦




石多恩 | 专栏作者
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小杜小杜 | 编辑助理

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