一種新型的人工智慧系統可以根據購物者的口味創造出個性化的服裝。
人工智慧可能會催生一種全新的時尚潮流:稱之為“預測時尚”。
在ArXiv上發表的一篇論文中， 來自加州大學聖地牙哥分校(University of California,San Diego)和Adobe(Adobe)的研究人員概述了一種方法， 即人工智慧不僅可以學習一個人的風格， 還能創造出與這種風格相匹配的電腦生成的圖像。 該系統可以讓零售商創造個性化的服裝， 甚至可以用來預測更廣泛的時尚趨勢。
然後， 該團隊利用這些資訊來訓練一個生成的對抗性網路(GAN)， 這是一種人工智慧， 在生成現實圖像時尤其熟練。 一個GAN通過在相同的資料上進行兩個網路訓練。 其中一個網路根據資料集生成虛假圖像， 而另一個網路使用相同的資料來確定圖像是否真實。 這種方法可以使網路提高其結果。 對於這個研究， GAN為每個使用者創建了多個圖像。
《GANs》是由麻省理工學院技術評論的35名35歲以下的35名創新者之一的Ian Goodfellow創造的， 最近在新聞上報導:在一個不同的研究團隊在好萊塢明星的真實圖像上訓練了他們之後， 網路能夠創造出令人毛骨悚然的假名人臉。 這些臉並不都是完美的， 有些是模糊的區域， 或者像眉毛這樣的缺失。 時尚項目的問題更少， 主要是因為用來訓練網路的圖像都來自于白人背景的相同角度， 這使得生成令人信服的圖像變得更容易——如果他們曾經被用來銷售服裝的話， 那將是至關重要的。
添加GANs到推薦系統可以説明線上零售商瞭解客戶想要的東西，
加州大學聖地牙哥分校的電腦科學家朱利安·麥考利(Julian McAuley)是該論文的作者之一，
該團隊的GAN也有一種方法可以取代設計師， 甚至可以推薦一套新衣服。 目前， 對於喜歡藍色襯衫的購物者來說， GAN創造了更多的藍色襯衫——這幾乎不是一種啟示。 對黑褲子的偏愛確實讓他們創造了卡其褲， 但這個系統卻不能創造出一套能配上一條褲子的鞋子。
McAuley說:“如果你想叫這種風格， 那你就得看一下茶葉。 ”
儘管目前存在限制，但人工智慧入侵的時機似乎已經成熟;這是一個對客戶的利益有很大資料的競技場，而且有很多錢。亞馬遜(Amazon)已經在研發人工智慧系統，以説明人們發現時尚潮流，而且它還與GANs做了一些工作(參見“亞馬遜開發了一個人工智慧時裝設計師”)。與此同時，阿裡巴巴剛剛推出了“FashionAI”(FashionAI)，這一技術可以根據他們在更衣室裡帶來的東西向購物者推薦商品。
科斯塔·科爾伯特，Vue的首席科學家。人工智慧(ai)是一家時尚人工智慧初創公司，最近披露了一種使用GANs創建假時尚模型的方法。該公司表示，正如UCSD和Adobe的研究顯示的那樣，它需要大量的資料，可能只對線上零售中最大的名字有幫助。
科爾伯特說:“如果所有人都進來，點擊一件東西，你就不能做很多事情。”
然而，甘斯將繼續在網路時尚中掀起波瀾。科爾伯特指出，一些公司已經讓購物者在他們的個人測試中發送定制的產品。GANs可以是一種廉價的、快速的方式，向使用者展示所有不同的選項，當然，也可以出售更多的項目。
儘管目前存在限制，但人工智慧入侵的時機似乎已經成熟;這是一個對客戶的利益有很大資料的競技場，而且有很多錢。亞馬遜(Amazon)已經在研發人工智慧系統，以説明人們發現時尚潮流，而且它還與GANs做了一些工作(參見“亞馬遜開發了一個人工智慧時裝設計師”)。與此同時，阿裡巴巴剛剛推出了“FashionAI”(FashionAI)，這一技術可以根據他們在更衣室裡帶來的東西向購物者推薦商品。
科斯塔·科爾伯特，Vue的首席科學家。人工智慧(ai)是一家時尚人工智慧初創公司，最近披露了一種使用GANs創建假時尚模型的方法。該公司表示，正如UCSD和Adobe的研究顯示的那樣，它需要大量的資料，可能只對線上零售中最大的名字有幫助。
科爾伯特說:“如果所有人都進來，點擊一件東西，你就不能做很多事情。”
然而，甘斯將繼續在網路時尚中掀起波瀾。科爾伯特指出，一些公司已經讓購物者在他們的個人測試中發送定制的產品。GANs可以是一種廉價的、快速的方式，向使用者展示所有不同的選項，當然，也可以出售更多的項目。