Скопировать ссылку
Искусственный интеллект пока не способен полностью заменить дизайнера и самостоятельно проектировать модели одежды или разрабатывать принты, но уже сейчас технологии на его основе помогают решать многие насущные задачи производителей.
Компании применяют компьютерные системы для анализа предпочтений покупателей и учитывают эти данные при разработке коллекций. Сегодня ИИ используется не только для анализа трендов и предсказания будущих тенденций. Технологии на основе ИИ способствуют оптимизации производства, сокращают время разработки новых коллекций, помогают готовить квалифицированных специалистов и решать проблемы утилизации остатков ткани.
Вот только некоторые из инструментов на основе ИИ, которые уже активно используются в fashion-индустрии:
- SourceMap — использует искусственный интеллект, чтобы предоставлять брендам информацию об их цепочке поставок, включая воздействие выбора сырья на окружающую среду.
- 3D LOOK — мировой лидер в области мобильных решений для сканирования тела на основе искусственного интеллекта. Это позволяет брендам практически заменить весь опыт работы в примерочной в магазине.
- FashionALот Alibaba предоставляет персональные рекомендации по сочетанию товаров в обычных магазинах. Клиенты выбирают товар, а ИИ предлагает дополнительные детали для завершения образа. Позиционируется как инструмент для создания удобного и привлекательного опыта покупок на онлайн и офлайн-платформах.
- YourFit предлагает впечатляющее применение технологий искусственного интеллекта и 3D для визуализации того, как одежда будет сидеть на теле клиента. Клиенты просто загружают две свои фотографии, и YourFit создает точную 3D-модель, позволяющую покупателям виртуально «примерить» различные предметы одежды.
На что способен ИИ в модных брендах и компаниях
Анализировать и предсказывать тренды
Системы искусственного интеллекта способны обрабатывать огромный объем неструктурированных данных, в том числе фото, видео, аудио контент или поведение пользователей в соцсетях. При этом современные нейросети самостоятельно формируют модель исследования на основе предложенных данных. Чаще всего основные задачи ИИ в fashion-сфере состоят в обработке образов.
Нейросеть находит скрытые закономерности, которые невозможно выявить с помощью простых алгоритмических способов. Другими словами, если в массиве данных есть какая-то закономерность, то ИИ ее обнаружит. Собирая информацию из различных источников, таких как блоги о моде, платформы социальных сетей, сайты онлайн-торговли и глобальные модные ивенты, нейросеть отлично справляется со сравнительным анализом полученных данных. Анализ данных распространяется на многие элементы, включая цветовые схемы, стили, выбор тканей и даже региональные модные предпочтения. Так, Edited и WGSN, два крупнейших агентства по прогнозированию тенденций, используют ИИ для анализа данных с сайтов электронной коммерции, показов мод и социальных сетей, предоставляя полезную информацию брендам по всему миру.
Бренд Zegna вывел рекомендации на основе искусственного интеллекта на совершенно новый уровень, предлагая продукты и одежду своей клиентуре. Для достижения этой цели бренд объединил опыт сотрудников своих магазинов с системой рекомендаций на базе искусственного интеллекта. Эта продвинутая система включает в себя 3D-конфигуратор, способный создать ошеломляющие 49 миллиардов потенциальных комбинаций нарядов. Это как иметь личного стилиста высокой моды с бесконечным набором возможностей.
Zegna X в бутике Montenapoleone в Милане
Оптимизировать и ускорять процесс производства одежды
Искусственный интеллект можно использовать для оптимизации большей части производственного процесса путем создания цифровых образцов. Сегодня ИИ активно включают в процесс создания оригинальных принтов и моделей одежды.
В декабре 2022 года в Гонконге состоялся показ Fashion X AI, где были представлены 80 нарядов, созданные с помощью программного продукта AiDA (от англ. AI-based Interactive Design Assistant — интерактивный помощник по дизайну на основе искусственного интеллекта). Этот инструмент был создан в Лаборатории искусственного интеллекта в дизайне (AidLab) на базе Британского Королевского колледжа искусств (RCA) и Гонконгского политехнического университета. Руководит проектом профессор моды Кэлвин Вонг. По его словам ИИ «содействует вдохновению дизайнеров», предоставляя всевозможные комбинации и цифровые прототипы на рассмотрение дизайнеров, что в конечном итоге ускоряет процесс проектирования от первого эскиза до подиума.
Опыт Kanzler
Kanzler одним из первых на российском рынке взял в оборот передовую технологию искусственного интеллекта и предложил нейронной сети создать несколько образцов принтов для футболок. ИИ, основываясь только на введенных данных, сгенерировал уникальные принты для футболок из летней коллекции Kanzler. Самые удачные модели поступили в продажу.
Команда дизайнеров Kanzler убедилась на собственном опыте, что при правильных и точных вводах команд для генерирования изображения, процесс создания принта ускоряется в разы. Однако, нейросеть все еще полностью не может исключить работу дизайнера. Для такого совместного творчества человека и нейросети, как и для любого креативного процесса, характерна некоторая непредсказуемость. Время, затраченное на генерирование изображений через нейросети может быть разным, от 15 минут до нескольких часов, в зависимости от поставленных задач.
Для создания картинки необходимо описать боту то, что требуется: формат картинки, описание объекта, различные детали, цвет фона и объектов, стиль, дополнительные параметры, а в конце добавить короткие команды. Если недостаточно точно описать то, что хочется получить в итоге или использовать слишком абстрактные формулировки, то можно получить результат далекий от первоначальной идеи.
На неудачных вариантах могут оказаться смазанные лица, дополнительные части тела или «сломанные» ракурсы перспективы. Но если все этапы были пройдены технически грамотно, то ИИ выдаст качественный и вполне оригинальный результат. Как правило, обычный человек, далекий от сферы модного дизайна, не способен отличить изображение, сделанное нейросетью от работы реального дизайнера.
Персонализация производства и рекомендации товаров для покупателей
Мы все уже давно привыкли, что поисковые системы анализируют контекстные запросы и, ориентируясь на них, спустя какое-то время предлагают нам соответствующую рекламу. Схожим образом действуют алгоритмы интернет-магазинов одежды: подбирают и показывают товары на основе наших предпочтений. Если покупатель собирается купить определенную модель одежды и какое-то время проводит за выбором интересующего его товара, то система сработает так, что будет предлагать ему аналогичные модели.
Таким образом, предложение становится адресным. Такая персонализированная адресная работа с клиентами активно задействуется маркетологами всех современных модных брендов. Маркетологи активно используют возможности ИИ для того, чтобы изучать и группировать потребности целевых сегментов и групп потребителей, прогнозировать популярность новых товаров и формировать долгосрочные стратегии.
Подготовка кадров
Во всем мире индустрия моды сталкивается с нехваткой квалифицированных кадров. Поэтому сегодня создаются системы обучения с использованием искусственного интеллекта, которые помогают обучать навыкам разработки и производства одежды.
Например, можно назвать проект Neo Couture, созданный с целью применения передовых технологий для сохранения в цифровом виде специализированных навыков и техник, используемых модными дизайнерами.
Другой пример: компания Levi Strauss в 2021 году запустила учебный лагерь по машинному обучению, чтобы обучить сотрудников, не связанных с технологиями, тому, как использовать машинное обучение в процессе проектирования. Команды с различными специализациями — дизайнеры и инженеры — учились лучше понимать друг друга и находить точки соприкосновения.
Обеспечение устойчивого развития и сокращения отходов производства
Еще одна область применения технологий на основе ИИ — проекты направленные на повышение устойчивости и сокращение отходов индустрии моды. Ежегодно около девяноста двух миллионов тонн одежды попадает на свалку. Чтобы помочь в решении экологических проблем, разработчики проекта AI Loupe предложили дизайнерам использовать этот инструмент для утилизации так называемой «мертвой ткани». Достаточно просто сфотографировать остаток ткани, чтобы с помощью ИИ получить варианты недостающих деталей и оценить их пригодность для своих проектов.
Несколько онлайн-платформ бывшей в употреблении одежды, таких как Depop, используют искусственный интеллект для предоставления более умных рекомендаций своим клиентам. Такое использование искусственного интеллекта значительно упрощает покупку подержанной одежды, так как исключает необходимость перебирать стеллажи с одеждой, чтобы найти что-то конкретное или то, что понравится.
Повторное использование материалов и вещей, упрощение ресейла, популяризация бережливости — вот только некоторые из направлений развития ИИ в ближайшей перспективе.
Будущее ИИ в моде: перспективы и возможности развития
Технология ИИ — мощный цифровой инструмент. Основным его преимуществом является возможность обрабатывать большие объемы информации. На сегодня мы уже видим такие примеры применения нейросетей в индустрии моды, как: прогнозирование трендов и покупок, мерчендайзинг и анализ, дизайн и разработка продукта, рекомендации по продукту, обслуживание клиентов, генерация контента и многие другие. По мере развития технологий развивается и ряд узкоспециализированных инструментов, в том числе направленных на создание устойчивой и инновационной fashion-экосистемы. Применение ИИ сегодня дает компаниям ощутимое конкурентное преимущество, поэтому самые прогрессивные бренды не боятся дополнительных инвестиций в технологию.
