Мода всегда была в авангарде инноваций, начиная с изобретения швейной машины и заканчивая развитием электронной коммерции. Как и технологии, мода ориентирована на будущее и циклична.
Технология моды определяется как любая передовая технология, которая разрабатывает передовые инструменты для индустрии моды, будь то для увеличения производства или потребления.
В зависимости от функции технологии ее могут использовать дизайнеры, производители, продавцы и покупатели. По мере того, как новые технологии становятся доступными, мы должны ожидать, что модные технологии станут более популярными.
Влияние ИИ на индустрию моды
Проблемы и проблемы, которые сохраняются в традиционной экосистеме одежды, подчеркивают необходимость использования ИИ в моде для автоматизации, инноваций и переосмысления бизнес-деятельности, такой как выявление тенденций, дизайн одежды, производство, транспортировка, розничная торговля и продажи. Вот несколько основных способов, которыми искусственный интеллект меняет будущее моды.
Дизайн одежды
Технологии используются модными фирмами всех размеров и специальностей, чтобы лучше понимать своих клиентов, чем когда-либо прежде. Модные фирмы используют технологии, чтобы лучше понимать потребности клиентов и производить более качественную одежду благодаря более сложному сбору данных.
Дизайн одежды на основе искусственного интеллекта основан на выбранных клиентом цветах, текстурах и других стилистических предпочтениях. Прежде чем бренды смогут полагаться на дизайнеров, использующих только ИИ, необходимы дальнейшие исследования и разработки. Однако искусственный интеллект уже помогает брендам в создании и повторении их дизайна. Применение искусственного интеллекта формирует то, как мы одеваемся, от 3D-аватаров до консультантов по гардеробу.
Рекомендации по размеру
В модном бизнесе 3D-сканирование уже используется для правильного анализа пропорций тела, предоставления рекомендаций по размеру и более целенаправленной продажи товаров. Это связано с тем, что спецификации размеров одежды и сопутствующие меры сильно различаются от одного бренда к другому. В результате покупатели часто заказывают и возвращают несколько размеров одного и того же предмета одежды, что снижает доходы онлайн-продавцов. В результате индустрия моды все чаще прибегает к решениям, которые с самого начала советуют покупателям правильный размер, что приводит к меньшему количеству возвратов.
Размеры тела точно воспроизведены 3D-аватаром. В результате он автоматически обеспечивает правильную и индивидуальную помощь в подгонке, что имеет решающее значение для улучшения качества покупок в Интернете и снижения количества возвратов товаров. Рекомендация по размеру использует технологию на базе искусственного интеллекта, чтобы сопоставить формы тела потребителей с артикулами одежды, что позволяет им покупать одежду того размера, который им больше всего подходит.
Процесс производства и цепочки поставок
Модные бренды теперь могут выявлять быстро меняющиеся модные тенденции и доставлять новейшие модные аксессуары на полки магазинов быстрее, чем «традиционный» модный магазин, благодаря возможностям искусственного интеллекта и машинного обучения.
Интеллектуальные системы прогнозирования — еще одна область, в которой компаниям следует рассмотреть возможность использования ИИ для сокращения расходов на складские запасы и доставку. Например, с помощью обучения с подкреплением компьютеры можно научить вести себя по-разному, основываясь на наилучшем возможном решении в данной ситуации. Сегодня искусственный интеллект может помочь в оценке приблизительного количества продуктов для заказа и анализе запасов в магазинах на основе исторических данных о продажах.
Виртуальные зеркала
Виртуальные зеркала включают в себя компьютерное зрение и технологию дополненной реальности, чтобы пользователи могли примерять разные наряды разных размеров и цветов без необходимости переодеваться и использовать примерочную. Покупатель сканирует код предмета одежды, и в виртуальном зеркале отображается изображение человека в наряде. Виртуальные зеркала используют алгоритмы распознавания жестов для распознавания пользовательских команд, а также имеют виртуальную тележку.
В сочетании с дополненной реальностью технология распознавания изображений (ИИ) может использоваться для анализа предметов одежды и автоматического создания изображения одежды на человеке любого размера, формы или в любой обуви. Некоторые компании уже экспериментируют с умными примерочными, чтобы позволить покупателям в магазине сразу увидеть себя в выбранной ими одежде и поменять ее на одежду другого стиля, даже не переодевшись.
Персонализированные покупки
Один из основных способов стимулировать рост — это использование информации о клиентах и, таким образом, создание персонализированного покупательского опыта. ИИ может помочь компьютерам идентифицировать изображения и рекомендовать те продукты в Интернете, которые покупатель с большей вероятностью купит.
С помощью приложений для личных стилистов на базе искусственного интеллекта заинтересованные клиенты могут просматривать одежду в Интернете, чтобы щелкать фотографии своей одежды. Предлагая эти изображения в качестве входных данных, приложение предложит идеальный стиль в соответствии с телосложением, цветом лица и стилем клиента, а также с учетом текущих тенденций моды. Модели искусственного интеллекта на основе компьютерного зрения могут сделать это реальностью благодаря поддержке высококачественных аннотаций.
Визуальное обнаружение продукта
Визуальный поиск, еще один искусственный интеллект в тенденциях розничной торговли модной одеждой, упрощает покупателям поиск и покупку нужных вещей. Большинство покупателей просто щелкают и отправляют фотографию нужных им товаров, а ИИ распознает захваченный объект или, по крайней мере, похожие товары на различных веб-сайтах и у продавцов.
Иногда люди натыкаются на что-то необычное, но когда они ищут это в Интернете позже, они не могут найти это. Продавцы модной одежды должны следить за тем, чтобы изображения их товаров были качественными и актуальными, чтобы воспользоваться преимуществами визуального поиска и сделать свои товары более заметными.
Аннотации данных для Fashion AI
Хотя ИИ не сможет полностью заменить людей, он предоставит огромный потенциал для использования информации о предпочтениях клиентов для согласования спроса и предложения, обеспечения персонализированного обслуживания клиентов и продвижения по всей цепочке поставок для создания превосходные продукты.
Кроме того, высококачественные обучающие данные машинного обучения необходимы для повышения производительности ИИ, чтобы в модель можно было вводить все больше и больше данных для более точных прогнозов в реальных условиях. Еще одна проблема для стартапов в области ИИ — создание соответствующих обучающих данных.
Тем не менее, фирмы по маркировке данных, такие как TagX, работают круглосуточно, чтобы удовлетворить спрос на такую информацию и помочь фирмам ИИ в разработке более совершенных систем для индустрии моды и розничной торговли.
TagX работает с новаторами отрасли над созданием обучающих наборов данных и аннотаций для модного ИИ. Используя наши знания, опыт и запатентованные инструменты аннотирования, мы можем выполнить требования любого проекта компьютерного зрения.
Для тысяч отдельных предметов одежды требуется помощь контролируемых групп профессиональных аннотаторов для точной маркировки. TagX может гарантировать, что ваша информация отражает сложную картину сегодняшнего выбора моды, используя такие методы маркировки, как аннотация ограничительной рамки, аннотация полигона, семантическая сегментация и т. д.
