AI时尚前沿趋势，时尚黑客聚集ing ｜FashionHack专栏

- AI DISCOVERY -

算法 + 怀旧 + 2020 

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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。

今天推荐FashionHack的内容。@石多恩 是我们FashionHack专栏作者，除了专栏还参与了我们的纪念T恤的设计，目前在打比赛ing～～   

stone～ 简单介绍下自己呗 ～～

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石多恩 Stone

☕️ 好呀～～ 我本科专业是智能科学与技术，目前是东华大学服装设计与工程专业硕士，我的探索方向：将AI技术应用于服装时尚领域～～

- 以下为正文 -

AI 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。

 

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，一起探索～～

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石多恩 | 专栏作者

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小杜小杜 | 编辑助理

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