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从直男审美到时尚达人这群阿里工程师要让服饰

发表日期:2018-07-24 10:46文章编辑:秒速赛车浏览次数: 标签: 服饰    

  西装达人的优越感很快受到打击。一次,小明去国外旅游,想买一件冲锋衣,就向户外达人小强请教。

  从买家搜索到人工智能推荐,消费者离自己最想买的衣服越来越近,未来,FashionAI会让传统服饰品牌的设计、生产、售卖、营销发生革命性变化。

  如果对同一种商品存在认识偏差和表达误差,买家和卖家之间就像隔着一片烟波浩渺的大海,商品越多,隔得越远,越看不见对方。

  “那边不下雨?气温零度左右?那没必要卖冲锋衣,买个保暖层就可以了,你喜欢羽绒、抓绒还是棉服?喜欢羽绒服啊?那你知道充绒量、蓬松度吗?记得选匈牙利白鹅绒!”听完小强一连串的问题和术语,小明懵了,他还是没搞懂,自己在淘宝上搜索时该输哪些关键词。

  就连部门团建,“图像和美”的目的地也总是日本银座或香港K11,团队成员在买买买中沉淀了关于时尚和服饰的经验,但他们发现,要把这种感性的认知化为理性的代码很难。

  知识水涨船高,荷包日渐消瘦,小明却淘出了成就感,当别人用“西装+薄”、“西装+韩版”、“西装+羊毛”的关键词买进退出时,他凭借专业的知识和语言,用一折的价格淘到最钟意的大牌西装。

  未来,当服饰行业的沟通语言变为人工智能后,不仅会影响消费者选择商品、获取商品的途径,还会让传统服饰品牌的设计、生产、售卖、营销发生革命性变化。Fashion AI既可以赋能时尚设计师,让他们瞬间拥有1000个大脑;也可以赋能品牌制造商,让他们更理解消费者多样化、个性化的需求。返回搜狐,查看更多

  在格子衬衫加牛仔裤唱主流的阿里巴巴,“图像和美”团队的工程师以“会穿”著称,这里有每次出差至少往箱子里塞三套衣服鞋子的女产品经理,也有每天脚蹬黄紫拼接潮鞋进出的算法工程师。曹阳也是名算法工程师,被同事公认为“潮男”,其实他刚来公司那会儿也是个爱穿公司logo衫的青年。曹阳还因为喜提一枚阿里UED(用户体验设计)部门的女朋友加深了身上的“潮男”标签。因为“如果他品味不到时尚,肯定找不到UED的妹子”。

  早在去年,“图像和美”就推出了“智能衣橱”——一款专门为消费者提供搭配建议的APP。它会根据你的购买记录,为你提供相应的搭配选择,当新品推出,你购买过的衣服产生新的搭配时,APP也会及时同步推荐。

  “未来,我们希望不仅是直接给到消费者最终的搭配选择,同时开放服饰AI知识给消费者,让消费者可以自主参与搭配标准的定义和决策中,同时通过与AI的互动,输出自己的搭配决策,从而影响服饰生产和选品环节。”贾梦雷说。

  “今天,面对数十亿服饰宝贝,我们无法做到与商家一一对接,但人工智能却能承担责任、帮助沟通。”在香港FashionAI概念店中,FashionAI负责人贾梦雷面对媒体侃侃而谈,他身穿一件Fred Perry黄色POLO恤,下搭深蓝黑细条纹直筒九分裤,脚蹬镂空小白鞋,颠覆了人们对工程师技术人的传统印象。

  属性标签,则是对现有服饰体系中颜色、设计手法、款式、风格等属性的梳理。比如女装的袖子,被工程师拆解出袖形、袖口、袖肩、设计手法等4个维度共24个属性标签,其中仅袖型,就包含无袖、杯袖、短袖、九分袖、长袖等8种属性标签。每一个属性标签,工程师都会用几千张图片样本对算法模型进行训练。

  此外,FashionAI还学习了来自淘宝达人的50万套经典搭配模板,以及来自天猫合作品牌的造型建议,未来,算法通过迭代升级将可持续优化搭配建议。

  关键点是为了拼接上下装,展现服饰上身效果,工程师们和服饰专家根据服装设计原理,共设置了24个关键点。

  如今,淘宝经营着世界范围内最庞大的类目体系。淘宝变得万能,但消费者却并不万能,尤其在消费升级的大趋势下,人们穿衣的需求越来越个性化,却缺乏与之匹配的知识,就像大部分女生无法准确分辨“泡泡袖”、“蛋糕袖”、“灯笼袖”,就很难立刻在拥有超过2000万商品的“连衣裙类目”下做出选择。

  比如,机器学习要求逻辑互斥,非A即B,但时尚行业中却有大量主观模糊的概念。一件衣服,在不同的人看来,既可能是连衣裙(A),也可能是毛衣(B),要为FashionAI重构服饰领域的认知体系,光靠经验不够,还需要系统专业知识的支撑。

  于是,“图像和美”团队与香港理工大学纺织及服装学系展开合作,联合创立了一套帮机器读懂时尚的数据语言体系。

  简单来说,FashionAI是一套面向服饰消费场景、涵盖数据算法的技术产品体系。致力于推动人工智能技术在时尚领域的场景落地,为消费者创造新的消费体验。

  贾梦雷领导的团队叫“图像和美”。在淘宝,FashionAI的构想持续了7年,“图像和美”也为此奋斗了7年。

  在搜索为王的PC时代,淘宝上的服饰被打上各种细分标签,在精细化类目体系帮助之下,亿万消费者精准地找到心仪商品。

  目前,“智能衣橱”已经对几万名种子用户(25岁到35岁的女性用户)开放内测权限。

  为什么明星同款在淘宝服饰类目大行其道?因为买家们直觉明星身上这件衣服好看,就算无法用专业性的语言表达,无法组织准确匹配商品的关键词,也可以用搜“明星同款”的方法代劳。只可惜,并不是每个人都有明星的颜值、身材和气质,买过明星同款的人往往走向两个极端,有人继续乐此不疲,有人从此敬而远之。

  7月4日,全球第一家人工智能服饰店“FashionAI 概念店”在香港落地,作为人工智能跨界时尚的开始,FashionAI意味着未来商业生态将会发生巨大变化。

  穿了十几年阿迪耐克,刚过而立之年的小明有点厌了,他想转换风格,换身绅装,却苦于对男士西装一无所知,脑海中闪现的画面给了他灵感——詹姆斯邦德那身西装就很帅,他打开淘宝,输入“007同款西装”,一天后,他激动地拆开包裹,对镜理西装的时候,却被自己的形象完全打败。

  “未来,FashionAI会影响每一个人。它不仅能为剁手党们提供专属‘AI搭配师’,还能在设计、制造领域发挥影响,带来无尽商业想象力。”阿里巴巴集团副总裁、淘宝技术负责人庄卓然表示,随着Fashion AI的出现,中国时尚行业也率先迈入“人工智能1.0时代”。

  曹阳介绍,工程师们和服饰专家首先将所有服饰商品根据穿搭原则分为6大类目:上衣、外套、连身裙、半身裙、连身裤、裤装。在此基础上,去定义关键点、属性标签,最后再定义穿搭规则。

  目前,FashionAI已经对服装属性有了较系统和全面的认识,包括图案、纹理、颜色等全局属性和领型、袖型、裙型等局部属性,共计30个维度,150多种标签。

  线下,FashionAI也在积极探索真实购物场景,秒速赛车平台:打通线上线下数据,优化消费者进店、选品、试衣、下单等环节,为消费者提供更好购买建议。

  这不是小明想要的007同款,可他不知道布鲁斯南版007穿的是Brioni,也不知道克雷格版007穿的是Tom Ford,本来淘宝上就有他真正想要的同款,但Brioni的卖家们为了维护品牌调性,傲娇地拒绝在商品名称挂上“007同款”,买家与卖家只能遗憾地擦肩而过。

  小明退完货后恶补知识,现在他对Kiton、Brioni、Belvest这些品牌如数家珍;清楚全麻衬、半麻衬和粘合衬的工艺之别,熟稔英版、意版、美版、日版的版型区别,也明了平驳领、戗驳领、青果领分别适合那些场景穿着;就连最难搭的大地色窗格花纹单西,也被他穿出了让人交口相赞的气质。

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