用算法做服装设计:从30亿款女式衬衫中找出*有创意的9种

来源:媒体报道     2017-07-25
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传统服装设计师的创意流程或许是从草图开始的,但Hybrid Designs却是从人工智能开始的。Hybrid Design是时装订购公司Stitch Fix的自有品牌。他们聘请了一个数据科学团队,利用母公司的数据来预测用户希望穿什么样的衣服。Stitch Fix的模式是让用户填写一些关于自己穿衣风格的信息,然后由专们的造型师定期挑选5件衣服,送货上门,用户可以花3天时间从中挑选。

传统服装设计师的创意流程或许是从草图开始的,但Hybrid Designs却是从人工智能开始的。

Hybrid Design是时装订购公司Stitch Fix的自有品牌。他们聘请了一个数据科学团队,利用母公司的数据来预测用户希望穿什么样的衣服。

Stitch Fix的模式是让用户填写一些关于自己穿衣风格的信息,然后由专们的造型师定期挑选5件衣服,送货上门,用户可以花3天时间从中挑选。

这种商业模式产生的订单数据,简直是时尚风向标。

他们很快发现,时尚界不太给力。Stitch Fix首席算法官Eric Colson说,他的团队发现公司库存存在很大的缺口——也就是人们想要购买,但却未被设计师制作出来的服装。

不仅他们的库存中没有,整个市面上都没有。

如何填补市场空白(走上人生巅峰)呢?Colson给出的答案还是算法。他说,“现在,当市场上缺少某些东西时,我们便可通过自己的算法生成的设计来填补空缺。”

算法生成设计的过程,是先由3套算法共同生成一个起点:

**套算法选取3个“母板”,推荐一些可以相互结合,或者用来制作新板型的样板;

第二套则推荐3个补充母板风格的元素——可能是不同的领口或袖口;

第三套算法则显得有些随机,它提出的建议可能不太符合之前的风格,但有可能很有吸引力。

这三套算法结合起来就可以对大约30万亿种潜在的女士衬衫组合进行筛选,*终给出9个建议。

不过Stitch Fix数据科学总监Daragh Sibley表示,虽然算法负责为Hybrid Designs提供初步想法,但却并不负责整个流程。人类设计师仍然要负责把算法提供的建议转化成客户想要的服装。

换句话说,软件或许可以从数学上完善服装设计流程,但却无法评估哪些元素更能契合当下的流行文化。

试图用算法攻克时尚密码的不只是Sibley和他的团队,亚马逊新推出的Echo Look也会分析用户的服装,并判断具体效果,然后像一个旁观者一样提出建议。

在开展了5年的业务后,Stitch Fix已经拿下千禧一代在线服装市场3%的份额,遥遥领先于ASOS等零售商。据报道,该公司的营收已经突破5亿美元。

Hybrid Designs在2016年6月首次推出了它的3款服装,全部都是女士衬衫,此后又发布了另外大约20款设计。

“我们*少可以呈现30万亿种不同的衬衫,所以可能的样式很多。”Sibley说,“我估计人类设计的衬衫款式不到100万种。”