AI时尚前沿趋势,时尚黑客聚集ing |FashionHack专栏

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- AI DISCOVERY -

算法 怀旧 2020 

我们的未来

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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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shadow

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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 -

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。

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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

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图为由DeepVouge设计的参赛系列

 

深尚科技 “AI 模特”

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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。

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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。

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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。

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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。

 

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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。

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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。

 

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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。

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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:

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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。

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hologarment 宣传片

利用VR辅助服装设计

 

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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。

 

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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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