來源丨Forbes
作者丨Brooke Roberts-Islam
編譯丨科技行者
目前，時尚行業(yè)中人工智能（AI）技術(shù)的應(yīng)用范圍仍主要集中在簡化流程與提高銷售轉(zhuǎn)化率層面。在傳統(tǒng)意義上，時尚企業(yè)決策者們?nèi)匀涣?xí)慣于通過自動化提升效率、通過圖像識別檢測產(chǎn)品缺陷與假冒商品，以及通過個性化推薦提高銷售轉(zhuǎn)化率等。很明顯，AI技術(shù)中的創(chuàng)造性潛力尚未得到充分開發(fā)，而疫情流行帶來的沖擊有望給時尚行業(yè)全面推行數(shù)字化設(shè)計與展示方法帶來重大機遇。為什么說AI的創(chuàng)造力并未得到充分利用，設(shè)計師與各大品牌在這方面又有什么樣的發(fā)展空間？更進一步，AI技術(shù)是否必然會被引入服裝設(shè)計與展示用例當(dāng)中？
倫敦時裝學(xué)院時尚創(chuàng)新機構(gòu)負責(zé)人Matthew Drinkwater認為，“人工智能最初的應(yīng)用側(cè)重于可量化的業(yè)務(wù)需求，因此初創(chuàng)企業(yè)可以從這個角度為大品牌提供服務(wù)。但由于創(chuàng)造力很難量化，所以這方面應(yīng)用的普及時間往往更晚一些。”
從實際角度出發(fā)，時裝設(shè)計師與計算機科學(xué)家之間的鴻溝又是另一個重大限制。倫敦時裝學(xué)院也意識到了這一點，并于最近開始為20名時裝系學(xué)生志愿者開設(shè)了為期8周的AI課程。他們在這里學(xué)習(xí)如何通過Python編程收集時裝數(shù)據(jù)，而后借此開發(fā)出創(chuàng)造性的時裝解決方案與體驗。當(dāng)被問及AI技術(shù)在時尚領(lǐng)域的應(yīng)用潛力時，Drinkwater指出，“對我來說，這里強調(diào)的是算法的不可預(yù)測性。”他承認設(shè)計師本身已經(jīng)極富創(chuàng)造力，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)意同樣有可能帶來令人意想不到的效果。AI技術(shù)的介入，甚至有可能挑戰(zhàn)我們對于時裝設(shè)計或者成果展示的基本認知。
這一AI課程是由時尚創(chuàng)新機構(gòu)（FIA）與麻省理工學(xué)院媒體實驗室的Pinar Yanardag博士合作開發(fā)的。國際汽聯(lián)的3D設(shè)計師Costas Kazantzis負責(zé)課程內(nèi)容編寫，并為課程提供一套用于AI驅(qū)動型時裝秀的3D場景。他在一次Zoom采訪中解釋稱，學(xué)生們“以往從未接觸過編碼”，但對于圖案剪裁（成衣結(jié)構(gòu)）與時裝策展倒是擁有豐富的知識。在他看來，雖然課程中涉及的僅僅只是入門級的Python技能，但這“有助于讓他們了解AI的技術(shù)特性，并借此將兩個領(lǐng)域結(jié)合起來。”
課程中使用的AI模型為生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），這是一種機器學(xué)習(xí)類型，強調(diào)同時訓(xùn)練兩套相互對抗的模型：其一為生成器（設(shè)計器），用于學(xué)習(xí)如何創(chuàng)建出看似真實的圖像；其二為鑒別器（評論器），負責(zé)準(zhǔn)確分辨圖像的真?zhèn)巍Ｔ谟?xùn)練過程中，生成器將不斷創(chuàng)建出愈發(fā)逼真的圖像，而鑒別器則努力從中找出偽造品。以創(chuàng)造性方式應(yīng)用這套方案之后，計算機生成的圖像與移動軌跡開始變得越來越自然（特別是在美學(xué)層面具有愉悅感）。
學(xué)生們組成團隊，通過概念驗證設(shè)計展示了AI技術(shù)在時尚領(lǐng)域的勝任，并了解如何收集適當(dāng)數(shù)據(jù)以訓(xùn)練自己的算法。此次課程涵蓋一系列AI應(yīng)用方法，包括訓(xùn)練AI模型以對服務(wù)項目進行分類，通過社交媒體預(yù)測時尚趨勢，以及據(jù)此完成樣式轉(zhuǎn)換并探索新的設(shè)計方向等。此項課程的核心，在于組織一場虛擬時裝秀總體素材來自以往真實走秀片段，但背景換成了新的3D環(huán)境，模特們穿著的也將是3D服裝。Drinkwater認為，“即使是不太熟悉時尚行業(yè)的年輕人，也可以通過這種協(xié)作突破自己的能力極限。”
在討論虛擬時裝秀的工作流程時，Kazantzis解釋道，計算機視覺算法能夠從原有時裝表演視頻中估算骨骼運動數(shù)據(jù)，而后使用另一種算法將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為3D姿態(tài)模擬，并將其應(yīng)用于Blender中的3D傾向，從而在原始視頻中復(fù)制模型的運動。
使用CLO軟件為化身模特設(shè)計服裝、為其設(shè)置動畫，并使用樣式遷移（通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡稱CNN，識別出圖案、紋理及顏色等，而后將設(shè)計結(jié)果放置在服裝之上）開發(fā)出新的紡織方式與服裝表面。此次虛擬時裝秀的3D環(huán)境使用Unity游戲引擎構(gòu)建而成，Kazantzis也高度贊賞了Unity提供的虛擬設(shè)計與靈活輸出（包括VR與AR應(yīng)用程序）選項。他使用粒子系統(tǒng)創(chuàng)建包括霧在內(nèi)的天氣效果，甚至在水下環(huán)境中創(chuàng)建了水母等多種海洋生物。在導(dǎo)入動畫服裝與紋理之后，Unity即可將全部素材整合起來，創(chuàng)造出終極體驗并導(dǎo)出為VR場景。設(shè)計成果可以用于360度導(dǎo)航網(wǎng)站，或者在Sketchfab中提供AR體驗�？傮w而言，AI技術(shù)在開發(fā)創(chuàng)意產(chǎn)品、環(huán)境設(shè)計并生成身臨其境般的內(nèi)容方面，擁有極為強大的能力。
Katzantzis還與倫敦時裝學(xué)院2019年圖案與服裝技術(shù)課程畢業(yè)生Greta Gandossi（同時擁有建筑學(xué)學(xué)位）以及Tracy Bergstrom（擁有數(shù)據(jù)科學(xué)背景）攜手合作。三人構(gòu)成一條管道，從歸檔素材中提取姿態(tài)，創(chuàng)建3D服裝并將成果導(dǎo)入Unity。Mary Thrift、Tirosh Yellin與Ashwini Deshpande等在校學(xué)生也一同參與了虛擬時裝秀的設(shè)計工作。
本輪AI課程于今年3月開始，作為概念驗證的虛擬時裝秀則于6月完成。這樣的速度無疑令人難以置信，也不禁讓人好奇這種內(nèi)容創(chuàng)作方式是否適用于不同規(guī)模的廠牌與時尚企業(yè)。Matthew Drinkwater給出的答案是“當(dāng)然可以，而且此類項目能夠嚴(yán)格根據(jù)預(yù)算水平進行設(shè)計。我們使用的GPU越多，得出的結(jié)果就越是令人印象深刻。”另外，他也意識到這方面工作需要多種多樣的技能組合，而這一切也會給項目周期帶來影響。但無論如何，他堅信“在接下來的一段時間內(nèi)，必然會出現(xiàn)更多時尚與AI聯(lián)手的用例。”
這場概念驗證時裝秀將作為本屆倫敦時裝周第五天的發(fā)布內(nèi)容。在本屆時裝周上，大多數(shù)品牌選擇在線直播自己的時裝表演，或是在指定的“發(fā)布時間”在線開放概念或時裝表演視頻。Launchmetrics的統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，這類數(shù)字展示方法產(chǎn)生的參與度還遠遠低于實體時裝表演。AI生成的虛擬時尚體驗?zāi)芊裰厮軙r裝秀的未來？與從業(yè)企業(yè)們的呼叫類似，Drinkwater表示“很明顯，時裝周需要不斷發(fā)展以提供更加多樣化且可訪問的體驗。必須承認的一點在于，我們的實體與數(shù)字生活的邊界正變得越來越模糊，未來的時裝秀必然與過去的傳統(tǒng)展示活動大不相同。”
以創(chuàng)意方式運用AI技術(shù)的幾種重要方式，包括使用計算機創(chuàng)作藝術(shù)品。其中一幅作品于2018年在佳士得拍賣行以432500美元的價格售出（比預(yù)估價高出45倍）。這幅《Edmond Belamy肖像畫》由自學(xué)成才的AI藝術(shù)家Robbie Barrat使用GAN模型與巴黎藝術(shù)團體Obvious合作創(chuàng)作。Barrat還參與了巴黎世家組織的AI時裝秀，并為時尚品牌Acne Studios訓(xùn)練了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以協(xié)助設(shè)計其AW20男士系列產(chǎn)品。在消費者與市場營銷方面，深度偽造（deep fake）技術(shù)讓消費者們也能親身融入到自己夢寐以求的品牌形象當(dāng)中。此外，RefaceAI應(yīng)用則能夠?qū)⒂脩舻拿娌刻鎿Q進品牌視頻，并在近期與Gucci進行測試合作期間每天進行超過百萬次“換臉”與40萬次轉(zhuǎn)發(fā)。
圖：Mathilde Rougier利用廢舊材料創(chuàng)作的全新紋理效果
在實驗方面，為了通過廢棄物的循環(huán)利用以解決可持續(xù)問題，時裝設(shè)計專業(yè)研究生Mathilde Rougier正使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）設(shè)計類似于樂高積木的連環(huán)扣鎖型下垂面料，借此推出新的時尚產(chǎn)品。她的努力，標(biāo)志著時裝設(shè)計、人工智能與可持續(xù)發(fā)展問題之間的融合正邁向新的高度。
時尚領(lǐng)域的創(chuàng)意AI尚處于起步階段，但發(fā)展勢頭正在明顯增強。隨著時尚教育與時尚行業(yè)中3D數(shù)字設(shè)計思維的迅速推廣，再結(jié)合疫情沖擊下實體展示能力的嚴(yán)重受限，AI技術(shù)有望得到廣泛運用并激發(fā)行業(yè)的整體創(chuàng)造力。如果一群沒有任何編碼經(jīng)驗的學(xué)生都能夠在幾個月以及有限的預(yù)算之下拿出這樣的成果，相信專業(yè)時尚行業(yè)會帶給我們更大的驚喜。
