文/曹寶秀

研究表明，人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可創(chuàng)造定制的服裝設(shè)計(jì)，讓人工智能從買方的喜好中自動(dòng)獲取信息，然后自動(dòng)設(shè)計(jì)出用戶喜愛的款式。若能這樣，那么時(shí)尚的設(shè)計(jì)將告別傳統(tǒng)，助推服裝工業(yè)向更深層次和更高水平發(fā)展。

自動(dòng)定制款即將問世

美國加州大學(xué)圣地亞哥分校和一稱為Adobe的研究團(tuán)隊(duì)展示了根據(jù)買方的喜好向消費(fèi)者銷售服裝的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字化模式。銷售的服裝為自動(dòng)定制設(shè)計(jì)款，服裝制造商依據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)制作，而零售商僅僅起到交付給消費(fèi)者的作用。第一作者兼計(jì)算機(jī)科學(xué)博士研究生王成康（音）認(rèn)為，展示的設(shè)計(jì)模式可廣泛化使用，它能給定制用戶和產(chǎn)品分門別類，業(yè)界可生成與用戶個(gè)人喜好最一致的新圖像。這代表著可建立相關(guān)系統(tǒng)的第一步，從產(chǎn)品語料庫到建議樣式和幫助設(shè)計(jì)新產(chǎn)品，這些系統(tǒng)不僅可推薦也可生成項(xiàng)目。

該團(tuán)隊(duì)的研究結(jié)果最后寫成論文發(fā)表在《數(shù)學(xué)預(yù)印本網(wǎng)庫》（ArXiv）期刊上，論文題目為“視覺感知的時(shí)裝推薦和設(shè)計(jì)與生成形象模型”。在計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程教授朱利安·泰普主導(dǎo)下，這個(gè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了深入的研究。

這是他們提出的一種可用于推薦、生產(chǎn)和設(shè)計(jì)的新型方法，其框架可形成更豐富的推薦形式，內(nèi)容推薦和內(nèi)容生成更緊密地聯(lián)系在一起。這就使服裝的自動(dòng)化設(shè)計(jì)成為可能，即百分之百按客戶需求量身定制。該項(xiàng)目旨在測(cè)試人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的效率，幫助時(shí)裝業(yè)和消費(fèi)者，尤其是為越來越多的購衣者在互聯(lián)網(wǎng)上量身定制服裝做好準(zhǔn)備。

雖然有很多算法和工具可幫助在線零售商向潛在買家推薦設(shè)計(jì)，但美國加州大學(xué)圣地亞哥分校研究小組更深入地進(jìn)行了研究。他們想弄明白，是否有可能對(duì)偏好和其他數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，人工智能不僅可提出建議，而且有可能使計(jì)算機(jī)按照人的旨意自動(dòng)生產(chǎn)出新款服裝。

更準(zhǔn)確地反映消費(fèi)者個(gè)人喜好

研究人員最初專注于設(shè)計(jì)系統(tǒng)，以提供更好的推薦，特別是在“視覺”推薦下，消費(fèi)者可受到產(chǎn)品外觀的影響，如實(shí)用裝或藝術(shù)裝。但也要看到，時(shí)尚這類領(lǐng)域要建立有效的推薦系統(tǒng)是具有很大的挑戰(zhàn)性的，因?yàn)樗哂懈叨鹊闹饔^性和所涉及的特征的語義復(fù)雜性。研究人員還指出，通過使用現(xiàn)成的圖像特征，將視覺信號(hào)直接納入推薦目標(biāo)即能使視覺推薦更加準(zhǔn)確。

該團(tuán)隊(duì)表明，通過人工智能直接學(xué)習(xí)“時(shí)尚感知”，及通過培養(yǎng)圖像模式表明，它可顯著提高推薦效果，且可與推薦系統(tǒng)聯(lián)合使用。這原本來自最近使用的“暹羅神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，稱之為“暹羅-CNN”。它是包含兩個(gè)或多個(gè)相同子網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)。其原理是，用尋找兩個(gè)可比項(xiàng)目之間的相似或關(guān)系來催生另一類款式。

研究人員訓(xùn)練暹羅-CNN來學(xué)習(xí)時(shí)尚項(xiàng)目并給用戶分出某些偏好。由此，他們使用了一個(gè)叫作生成對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)(GaN)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，以學(xué)習(xí)時(shí)尚款式分布圖像，并生成新的時(shí)尚風(fēng)格，最大限度迎合用戶的偏好。生成對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)在一組數(shù)據(jù)上訓(xùn)練了兩套網(wǎng)絡(luò)，它們特別適合于生成真實(shí)的圖像。由此產(chǎn)生的系統(tǒng)可建議客戶從現(xiàn)有設(shè)計(jì)中購買款式，它也可用于修改現(xiàn)有的項(xiàng)目，或根據(jù)特定個(gè)人的喜好生成新的設(shè)計(jì)。

讓世界上每位穿衣者都享有自動(dòng)設(shè)計(jì)的個(gè)性化款式

人工智能在時(shí)尚界的應(yīng)用還處于方興未艾階段，但有兩家是世界上最大的在線零售商——亞馬遜與中國的阿里巴巴集團(tuán)已在使用人工智能工具，包括生成對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)GANS。美國加州大學(xué)圣地亞哥分校的Adobe研究項(xiàng)目所設(shè)計(jì)的新款衣服恰到好處地反映出服裝設(shè)計(jì)的未來趨勢(shì)。

若要知道梨子的滋味，就得親口嘗一嘗。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)化服裝設(shè)計(jì)已為時(shí)不遠(yuǎn)，屆時(shí)每個(gè)穿衣用戶都可以擁有自動(dòng)化設(shè)計(jì)帶來的個(gè)性化款式。