luckyea77 (luckyea77) wrote,
luckyea77
luckyea77

Интеллектуальная мода: как нейросети заправляют fashion-индустрией



Источник

Совсем недавно искусственный интеллект использовался разве что в серьезных исследованиях и высокотехнологичных производствах. Со временем технология стала дешевле и появилась в каждом iPhone, а креативные индустрии взяли ее на вооружение

Искусственный интеллект часто называют главным технологическим прорывом XXI века. Появляется все больше примеров его успешного использования для анализа большого объема данных, распознавания изображений, речи, машинного перевода. Области применения ИИ самые разные, от повседневного быта до телемедицины. Включение сигнализации при выходе из дома и диагностика генетических заболеваний по фотографии — и то и другое стало возможным благодаря ИИ. Но технология развивается, и сфера применения становится все шире. Важную роль в этом сыграли глубокие нейронные сети. Сегодня мы наблюдаем, как эти «трендовые» технологии начинают менять индустрию моды.

Нейросети для трендов

Пример успешного применения технологии в этой сфере — проект Алехандро Джакометти из компании EDITED, занимающейся аналитикой для ретейла. В ходе эксперимента он проводил распознавание тысяч изображений с подиумов весеннего показа Лондонской недели моды в 2017 году, что позволило выделять на фото изображение отдельных деталей одежды.

Для этого использовалась система из двух нейронных сетей: первая подсеть формировала уникальное представление входного изображения в виде набора вещественных чисел, а вторая восстанавливала из него исходное изображение. В процессе обучения параметры этих подсетей подбирались так, чтобы полученная картинка была максимально похожа на оригинал. Таким образом, первая подсеть смогла научиться получать компактную информацию из визуального образа одежды, которую стало возможно анализировать — например, оценивать похожесть двух нарядов между собой. Вторая подсеть дала возможность создать «цифровую модель» нарядов, описав десятки параметров каждого.

Когда исследователи накопили достаточно данных, то смогли научить компьютер отличать модели одного дизайнера от других, находить характерные элементы стиля. Более того, стало возможно предсказывать появление новых коллекций, предугадывать потребительский спрос.

Имея некоторую семантическую информацию для изображений одежды — например, ее стиль и материалы — можно обучить модель предсказывать их по неразмеченным базам фотографий и таким образом оценивать, как менялась мода в разное время.

Подобную модель создала аспирантка Мельбурнского королевского технологического университета Анна Анисимова в сотрудничестве с компаниями Clarifai и Nextatlas. Она научила систему анализировать по журнальным фото, как на протяжении полувека менялись тренды в одежде беременных женщин в Австралии. Оказалось, что на моду влияют социальные и политические изменения. Например, стиль бохо, которого придерживались представители богемы и хиппи в 1960-х годах, на рубеже веков практически утратил свою популярность. Однако недавно элементы этого стиля стали снова встречаться в одежде хипстеров. Шотландские узоры были актуальны пятьдесят лет назад — как раз тогда, когда влияние британской культуры на мировую было наиболее сильным.

Дружить интеллектами

Другой пример — когда технологии ИИ успешно сотрудничают с «живыми» представителями модных брендов. Один из примеров — гибридный подход, который использует американская компания Stitch Fix. Искусственный интеллект анализирует модные тренды вместе с дизайнерами компании и выдает рекомендации. В результате время создания новых моделей существенно сокращается. Кроме того, такой подход становится маркетинговой фишкой, что помогает компании выделиться на фоне конкурентов и привлечь внимание потребителей. Сейчас уже несколько десятков моделей одежды, разработанных при помощи разных видов искусственного интеллекта, успешно продаются в магазинах.

Более того, мы можем наблюдать, как технологии успешно считывают креатив «живых» дизайнеров и создают модели в их духе. Например, нейросеть американского программиста Робби Баррата создала модную коллекцию в стиле Демны Гвасалии — дизайнера модного дома Balenciaga. Для этого Баррат использовал фотографии с модных показов и одежду бренда из онлайн-магазинов, информацию из журналов и книг. В итоге получилась коллекция с характерными для Balenciaga элементами.

Очевидно, вскоре мы сможем наблюдать, как компании самого разного уровня будут соревноваться друг с другом в разработке прорывных технологий в модной индустрии. Так, американская компания Tommy Hilfiger намерена запустить проект по созданию компьютерных алгоритмов, прогнозирующих зарождающиеся модные тренды в реальном времени. Google вместе с немецкой компанией Zalando SE тестирует нейронную сеть, которая поможет дизайнерам определять, какие стили и одежда подойдут определенным людям и будут пользоваться спросом. Для потребителей технология может подобрать одежду, исходя из ответов на анкету и теста-рисунка.

Таким образом, ИИ открывает для fashion-индустрии новые двери: можно ускорить процесс создания новых коллекций, предсказать, будет ли одежда модной и пользоваться спросом, создавать персональные дизайнерские рекомендации. Вероятно, это только начало, и в будущем нас ждет еще больше прорывных открытий.

Модные перспективы

Нейронные сети стремительно развиваются, открывая новые возможности, и при этом становятся доступными для многих людей, а не только для IT-профессионалов. Подобный путь прошли персональные компьютеры: первые устройства были громоздкими, а сейчас большинство людей пользуются смартфонами, чья вычислительная мощность сопоставима с мощностью настольных персональных компьютеров начала нулевых. Доступ к широким возможностям, которые открывают нейросети, отлично согласуется с подходом «здесь и сейчас», ставшим общим лозунгом в современном мире.

Удобная примерка. В этом контексте одним из трендов в fashion-индустрии станет активное использование дополненной виртуальной реальности. Производители одежды и фешен-ретейлеры с помощью ИИ смогут не только оперативно выводить на рынок востребованные модели — они будут создавать условия для удобной покупки. Скорее всего, в обозримом будущем мы сможем делать виртуальную примерку в любом месте через приложение на своем смартфоне. Технологически для этого понадобятся наши цифровые двойники, а значит, нейросетям потребуется собирать и обрабатывать еще больше информации о нас — не только о физических параметрах, но и о поведении, эмоциях, вкусах.

Покупка без поисков. Возможность быстрой покупки — еще одна важная опция для потребителей. Технологии позволят купить понравившуюся на фото одежду в один клик. Так, на днях Snapchat внедрил распознавание объектов на фото, которое дает возможность сразу искать нужный предмет одежды на Amazon. Система мгновенно распознает предмет, на который вы укажете, составит его цифровой портрет и произведет поиск похожего или того же самого товара.

Уже сейчас онлайн-магазины и поисковые системы используют рекомендательные сервисы. Они показывают товары, похожие на те, которые мы покупали или просматривали. Но искусственный интеллект может предложить совершенно неожиданные варианты, проанализировав не только историю просмотра товаров, но и исторические данные о ваших пристрастиях, наклонностях, увлечениях.

ИИ как модельер и швея. Творческие способности человеческого мозга будут соревноваться с продвинутыми алгоритмами. Вероятнее всего, это приведет не только к появлению абсолютно новых дизайнерских решений, но и скажется на времени производственного цикла. Для создания одежды уже применяются технологии 3D-печати, и это только начало пути.

Развитие технологий искусственного интеллекта в индустрии одежды может существенно изменить саму концепцию высокой моды. Наряды от-кутюр перестанут быть привилегией избранных, их можно будет купить, не вставая с дивана. Для производителей и ретейлеров сотрудничество с ИИ станет необходимым условием, чтобы не отстать в конкурентной гонке. Вместе с тем это поможет им оптимизировать процессы и планировать финансовые потоки: алгоритмы ИИ позволят максимально точно определять потребительские предпочтения. Это может изменить расстановку сил на модном рынке и вместе с тем стимулировать его. Поэтому компаниям-игрокам уже сейчас нужно активнее включиться в общий тренд и максимально использовать возможности искусственного интеллекта.

Автор: Сергей Миляев, Ведущий исследователь VisionLabs

Tags: нейросеть
Subscribe

Posts from This Journal “нейросеть” Tag

promo luckyea77 june 21, 2015 20:04 27
Buy for 10 tokens
В этой записи я буду давать ссылки на посты с лекциями и уроками в этом блоге: Учебные материалы и тесты: Дистанционное образование Правила дорожного движения 11 ресурсов для бесплатного образования Сайты для обучения программированию Игры, в которых нужно писать код: Grid Garden, Elevator…
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 0 comments