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“审美”一向是被认为是一种非常唯心的、且千人千面的能力,除了自己培养“时尚触觉”之外别无他法。但近年来,科学家已经研发出了不少比人类还犀利的AI,或许不久之后人们就能使用它预测时尚潮流,甚至让AI来“创造潮流”。
由于社交媒体和电子商务的发展与流行,如今流行趋势的变化要比以前迅速得多,时装设计师和时尚杂志编辑的影响力日益减弱,“网红”博主、美妆达人等“小人物”对大众消费者的影响力则越来越大。
2016年,市场研究公司Mintel发布了一份报告,调查结果显示,美国超过百分之三十五的新千年女性宣称社交媒体是最能影响她们购买时装的媒介。
“口红一哥”李佳琦在微博上拥有超过300万粉丝。2018年双11,李佳琦与马云PK直播卖口红,5分钟就卖出了15000 支。
首家上市的服装类MCN如涵控股(前身是创始人冯敏创办的淘宝店)拥有128名网红,包括张大奕、“宝剑嫂”“朴正义”等知名KOL(关键意见领袖)。2018财年,如涵GMV(成交额)为20亿元;2019财年,如涵GMV增长到了29亿元。
传统时尚品牌也开始拥抱社交媒体,与KOL合作进行营销。2019年3月的悦诗风吟发布会上,就邀请了知名网红雪梨担任产品体验官,现场试用产品,与粉丝互动。
但比起被动地跟随“网红”潮流,现在时尚品牌可能多了一种更加主动的选择——人工智能。
一家法国公司Heuritech近日就融资了440万美元。这家公司主要致力于帮助时尚和美容领域的企业客户跟上消费者快速变化的喜好和品味。
Heuritech成立于2013年,这家企业利用算法和计算机视觉扫描和分析互联网上的大量图像和文本,以了解网上的流行趋势出现、变化以及消失的过程。
该公司CEO Tony Pinville与机器学习博士Charles Ollion共同创立了这家公司。该公司与法国LVMH更紧密地合作,并最终在2017年推出了一个产品分析平台。该公司随后还创建了一个趋势预测平台,这又给他们带来了路易威登(Louis Vuitton)、迪奥(Dior)和阿迪达斯(Adidas)等客户。
目前,Heuritech每天能够处理300万张图片和视频。它可以识别图像中的2000个细节,包括模式、产品、形状和颜色等因素。
Pinville说,这些数据与产品开发人员和市场人员共享,然后他们在设计决策中使用这些数据。
该平台的数据还可以帮助企业在购买、营销和库存产品方面做出决策,提供关于趋势可能会持续多久以及谁可能会接受这种趋势的指导。
2017年在ArXiv上发表的一篇论文中,来自加州大学圣地亚哥分校(University of California, San Diego)和Adobe的研究人员也提出了一种方法,让人工智能不仅能学习一个人的穿衣风格,还能创建与这种风格匹配的物品的电脑生成图像。
该系统可以让品牌设计个性化的服装,也可以用来帮助预测更广泛的时尚趋势。
研究人员们训练了一个卷积神经网络(CNN)来学习和分类用户对特定商品的偏好,使用的是从亚马逊收集的关于上衣、裤子、鞋子等的购买数据。
这种类型的推荐模式在在线零售业很常见,通常出现在页面底部的“其他你可能喜欢的商品”区域。
然后,研究小组利用这些信息来训练生成式对抗网络(GAN),这是一种人工智能,尤其擅长生成逼真的图像。
不过,该团队的这种AI要想取代造型师,甚至达到为消费者推荐一套新衣服的程度,还有很长的路要走。
目前,对一个喜欢蓝色衬衫的购物者,这种AI会创造更多的蓝色衬衫——但还不能创造出与蓝色衬衫所搭配的裤子和鞋子。
无独有偶,亚马逊也在2017年开发了一种算法,可以通过分析一堆图片来设计服装,复制样式,然后将其应用到新衣服的设计上。该算法由亚马逊126实验室(Amazon Lab 126)开发,使用的也是生成对抗网络(GAN)。
利用Instagram、Facebook或该公司新推出的Echo Look相机上的数据,该AI可能可以发现特定的时尚潮流趋势,并绘制出未来可能流行的服装样式。
2017年,IBM Waston与时尚媒体WWD合作,解读秋冬的流行趋势。Waston借助广告宣传册、文章、博客、图像和社交媒体上的大量数据,像一个时尚界的资深人士一般,给出2017年秋冬流行色,还分析出了各品牌之间在印花和图案方面的相似之处。
阿里巴巴也推出了FashionAI,该技术可以根据顾客带入试衣间的物品向他们推荐商品。2018年阿里巴巴在香港开了第一家FashionAI概念店,拥有50万服装搭配师的经验,1秒可提供100种穿搭建议。
未来的人们要解决“明天穿什么”的千古难题,可能还得依赖人工智能给出的建议呢。
来源:前瞻网
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