Генеративный ИИ в индустрии моды: 5 лучших вариантов использования и примеров ['25]

[jisansorkar12]

89% всех компаний в различных секторах переходят на цифровые технологии , и индустрия моды с генеративным ИИ не является исключением. McKinsey сообщает, что в 2021 году модные бренды и компании инвестировали около 1,7% своего дохода в новые технологии. Более того, они оценивают, что к 2030 году этот показатель вырастет на 3,0–3,5%.1

Технология блокчейн , невзаимозаменяемые токены (NFT) и технология ИИ — это цифровые технологии, которые внедряются в индустрию моды. С другой стороны, генеративный ИИ — это относительно новое явление; тем не менее, он начал влиять на многие элементы индустрии моды.

Здесь мы рассмотрим варианты использования и реальные примеры того, как генеративный ИИ используется для внедрения инноваций в индустрии моды.

Генеративные инструменты ИИ для создания изображений и дизайна

Прежде чем объяснять конкретные варианты использования генеративного ИИ в индустрии моды, полезно знать, как он генерирует креативные изображения и другой контент, составляющий основу дизайна.

Используя генеративные алгоритмы, ИИ может создавать уникальные и интересные изображения, которые объединяют сгенерированный компьютером стиль с креативностью, движимой человеком. Художественные работы, созданные генеративным ИИ таким образом, предлагают совершенно новый подход к созданию визуального искусства. Он может использовать генеративные элементы и генерировать бесконечное количество вариаций одного и того же изображения.

Генеративный ИИ-индустрия моды
Рисунок 1. Алгоритм cycleGAN способен генерировать дизайны в стиле разных художников и малайзия whatsapp номер телефона художественных жанров, таких как Моне, Ван Гог, Сезанн и укиё-э. (Источник: ICCV 2017.)2

С генеративным ИИ творчество художника больше не ограничено такими ограничениями, как стоимость или ресурсы. Напротив, он позволяет различным профессионалам, таким как графические и модельные дизайнеры, создавать по-настоящему инновационные или смешанные произведения искусства одним нажатием кнопки. На рисунке 1 выше вы можете увидеть, как он способен производить креативные, стилистические и уникальные результаты из одних и тех же входных данных. Поскольку индустрия моды опирается на эти три элемента (креативность, стиль, уникальность), генеративный ИИ идеально подходит для ее целей.

Большинство изображений, сгенерированных ИИ, практически невозможно отличить от настоящих. Когда участники исследования не знали, что использовалась технология генеративного ИИ, они, как правило, воспринимали изображения, сгенерированные GAN, как более новые, чем исходные изображения.3

Другой известный инструмент генеративного ИИ, DALL-E, может создавать широкий спектр изображений, включая:

Фотореалистичные изображения
Абстрактные узоры
Стилизованные иллюстрации.
Было продемонстрировано, что он способен генерировать очень креативные и новые изображения, которые выходят за рамки того, на чем он был явно обучен. Некоторые примеры из его реалистичных и художественных генераций:

Генеративный ИИ-индустрия моды
Рисунок 2. При вводе запроса «Яблоко» вы получите серию фотореалистичных изображений яблок.

Добавление модификатора «by Magritte» кардинально меняет весь характер подсказки.
Рисунок 3. Добавление модификатора «by Magritte» кардинально меняет весь характер подсказки.

Здесь вы снова можете увидеть, как генеративный ИИ способен создавать удивительные и стилистические конструкции из простого объекта.

5 вариантов использования генеративного ИИ в индустрии моды с примерами
1. Креативное проектирование для модельеров
Благодаря своей большой способности генерировать новые изображения и контент, генеративный ИИ может помочь дизайнерам моды в творческом процессе проектирования, разрабатывая новые идеи или помогая совершенствовать и оптимизировать существующие проекты с учетом последних тенденций. Это можно сделать с помощью различных методов, включая:

Генеративный дизайн: Генеративный ИИ может создавать совершенно новые дизайны одежды на основе заданных ограничений и параметров, таких как желаемая эстетика, материалы и целевой рынок.
Перенос стиля: генеративный ИИ можно использовать для применения стиля одного дизайна к другому, что позволяет дизайнерам создавать вариации существующих дизайнов или комбинировать элементы из разных источников.
Кроме того, вам не нужно быть эксклюзивным модельером для создания новых дизайнов. Инженер машинного обучения, специализирующийся на генеративном искусстве, Фатхи Рашад, создал свой собственный генеративный дизайнер одежды ClothingGAN, используя StyleGan и GANSpace (см. рисунок ниже).4

Продукция, созданная ClothingGAN.
Рисунок 4. Продукты, созданные ClothingGAN.

2. Превращение эскизов в цветные изображения
Генеративный ИИ приносит пользу индустрии моды, поскольку он также может преобразовывать эскизы в полностью цветные изображения. Генеративный ИИ позволяет дизайнерам и художникам воплощать свое видение в реальном времени с минимальными усилиями (см. Рисунок 4). С помощью этой технологии они могут сэкономить драгоценное время и ресурсы, при этом имея возможность экспериментировать без затруднений.

Продукция, созданная ClothingGAN.
Рисунок 5. Изображение черно-белого эскиза, преобразованное в цветное фото с помощью pix2pix.5

Кроме того, генеративный ИИ может помочь ограничить человеческие ошибки, такие как ошибки в подборе цветов и узоров. Он также может позволить модным брендам стать более креативными, используя возможность анализа многочисленных комбинаций эскизов и цветов и генерировать несколько вариантов для обзора.

Например, Khroma — это инструмент, который позволяет обученному алгоритму создавать подлинные и персонализированные цветовые палитры. Аналогично, Colormind позволяет готовить креативные цветовые палитры на основе предпочтительных образцов из фильмов, фотографий, произведений искусства и т. д.

Внедряя такие инструменты, генеративный ИИ также может помочь сократить потребность в физических образцах, экономя время и ресурсы.

3. Создание репрезентативных моделей одежды
Использование генеративного ИИ для создания разнообразных моделей одежды может помочь компаниям моды лучше обслуживать широкий круг клиентов и демонстрировать свою продукцию более реалистично и точно. Исследование Кембриджского университета показывает, что когда рекламная кампания Dove с участием женщин с разными оттенками кожи и типами телосложения увеличила продажи на 600% за два месяца.6

Поскольку он репрезентативен для всех типов телосложения человека, его можно использовать для создания разнообразных моделей одежды в виртуальном мире несколькими способами:

Виртуальная примерка: Генеративный ИИ может создавать виртуальные представления модных товаров, которые могут быть наложены на изображения людей, позволяя клиентам «примерить» одежду виртуально. Эти виртуальные модели могут быть настроены для представления широкого спектра типов телосложения, цветов и размеров, позволяя клиентам увидеть, как одежда будет смотреться именно на них.
3D-рендеринг: Генеративный ИИ может создавать 3D-модели модных товаров, которые можно вращать и рассматривать под разными углами. Эти модели можно настраивать для представления широкого спектра типов телосложения, цветов и размеров, что позволяет дизайнерам увидеть, как одежда будет выглядеть на разных моделях телосложения.
Японская технологическая компания DataGrid использовала технологию GANS для создания моделей, которые могут изменяться физически. Вы можете посмотреть видео, выпущенное компанией, демонстрирующее множество сгенерированных моделей:


Lalaland — еще один технологический стартап, который создает гиперреалистичные виртуальные модели одежды, управляемые генеративным ИИ, для использования на платформах электронной коммерции. Он работает, создавая аватары моделей, загружая изображения одежды, стилизуя продукт, а затем загружая выходные изображения.

4. Маркетинг и анализ тенденций для модных брендов
Генеративные модели на основе ИИ позволяют компаниям ускорить и улучшить свои возможности прогнозирования тенденций и маркетинговой аналитики . В результате компании опережают тенденции и более эффективно удовлетворяют будущие потребности клиентов.

Это может помочь в анализе тенденций:

Объединение различных методов, таких как машинное обучение и вероятностное программирование. Эти методы позволяют создавать мощные генеративные модели, которые учитывают желания клиентов в модном бизнесе.
Создание глубоко персонализированных вариантов для конкретных желаний потребителей, которые выходят за рамки возможностей традиционной аналитики и алгоритмов потребительского спроса.
Он также улучшает маркетинговые возможности за счет:

Использование анализа данных, обработки естественного языка и машинного обучения для создания высокоиндивидуализированного ассортимента продукции для целевой аудитории
Разработка электронных писем, страниц веб-сайтов, подписей и рекламы, которые соответствуют интересам и предпочтениям конкретного человека с целью привлечения его внимания
Разработка креативного и аутентичного маркетингового и рекламного контента, который, скорее всего, произведет фурор в результатах поиска
5. Защита конфиденциальности данных потребителей
Индустрия моды может использовать генеративный ИИ для улучшения конфиденциальности данных потребителей . Алгоритмы генеративного ИИ позволяют компаниям моды создавать новые дизайны, сохраняя конфиденциальность данных клиентов. С помощью синтетических наборов данных , которые создает генеративный ИИ, компании могут создавать уникальные шаблоны и автоматизированную аналитику данных, защищая при этом данные клиентов, такие как: