主題：AI+時尚的概念越來越多，到底有哪些是真正有實際應(yīng)用價值的場景和工具？
參與：冷蕓時尚圈4群群友
時間：2020年9月5日

引言

討論提綱

一、追本溯源：什么是真AI，什么是偽AI

二、和時尚相關(guān)的AI技術(shù)
1.識別技術(shù)
2.生成技術(shù)
3.智能算法

三、時尚行業(yè)主流應(yīng)用場景
1.服裝圖片/視頻拍攝
2.選款、找款
3.美圖
4.趨勢預(yù)測
5.輔助設(shè)計
6.評價分析
7.AI客服

四、AI未來發(fā)展的路徑探討
1.美學(xué)數(shù)字化
2.選品/企劃數(shù)字化

五、市場上有哪些資料和工具可以參考學(xué)習(xí)

莊主、跟莊副群主簡介

一、追本溯源：什么是真AI，什么是偽AI

隨著AI的概念越來越大眾化，一些包括一些大廠和巨頭逐步擁抱這一個技術(shù)，市場上越來越多的AI工具出現(xiàn)在大家面前。但可對于初識AI或者對信息技術(shù)不太了解的大眾來說，如何判別哪些是真正運用了AI，而哪些又是披著AI外衣的“李鬼”呢？就此在這我來分享一個我們一直以來比較有效的判定方法，就是來決定看一個工具、一個場景是否涉及數(shù)據(jù)、模型和算力。

毫不夸張地的說，數(shù)據(jù)量、運算力和算法模型是影響AI行業(yè)發(fā)展的三大要素。2000年之后，數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升和深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)都極大地的促進(jìn)了AI行業(yè)的發(fā)展。

數(shù)據(jù)量和算法可以分別比作人工智能的燃料和發(fā)動機。算法是計算機基于所訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集歸納出的識別邏輯，因此可以說，實現(xiàn)AI的第一步，就是獲取海量而優(yōu)質(zhì)的應(yīng)用場景數(shù)據(jù)。以人臉識別為例，訓(xùn)練該算法模型的圖片數(shù)據(jù)量至少應(yīng)為百萬級別。

而面對如此數(shù)據(jù)密集的領(lǐng)域，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)難以滿足高強度、大數(shù)據(jù)的處理需求。AI芯片的出現(xiàn)讓大規(guī)模的數(shù)據(jù)效率大大提升，加速了深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練迭代速度，極大地的促進(jìn)了人工智能行業(yè)的發(fā)展。這也就是我們提到的“運算力”。

最后就是上文我前面提到的“算法”，也就是“模型”。在深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之前，機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的主流是各種淺層學(xué)習(xí)算法。而隨著深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，徹底突破人工智能算法瓶頸，使整個行業(yè)的能力得到了極大地提升，也使得AI逐步進(jìn)入應(yīng)用領(lǐng)域。

回溯到我所提出的問題，那有哪些算是“披著AI外衣的“李鬼”呢？

我舉個例子來說，在時尚行業(yè)用到的許多數(shù)據(jù)工具，這些工具能夠幫助大家收集數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析歸類和搜索，提高決策效率。，這些工具中就主要涉及上面提到的數(shù)據(jù)，但跟模型和算力關(guān)系不大。這就不是AI。這種工具只是主要涉及大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，但并不是AI，這就是一個李鬼。

再比如大家應(yīng)用很多的Photoshop軟件，其中的快速摳圖，識別內(nèi)容填充等功能乍看沒有AI，但背后其實是經(jīng)過了無數(shù)張圖片精修過程中積累的算法模型才能做到的，所以PS很多地方都用到了AI。AI是在大數(shù)據(jù)里找規(guī)律，并將這種規(guī)律總結(jié)提煉出來形成算法，并在那么下次再遇到就能會快速便捷的完成操作的技術(shù)。

1.識別技術(shù)
目前，人工智能基礎(chǔ)技術(shù)主要為感知類技術(shù)。因為機器唯有探測到、看懂、聽懂、讀懂這個世界，才能更進(jìn)一步地的分析、預(yù)測。感知類技術(shù)包括計算機視覺、語音/語義識別。其中最經(jīng)典的是人臉識別?，F(xiàn)在人臉識別已經(jīng)廣泛運用于金融、司法等眾多領(lǐng)域。

語音識別解決的是計算機“聽得見”的問題，而語義識別解決的是“聽得懂”的問題。百度旗下的人工智能助手小度就同時具備語音識別和語義識別功能。它既解決了聽得見，又解決了聽得懂，再輔以各種場景，發(fā)出指令，是非常好的產(chǎn)品。

而在時尚領(lǐng)域，以圖搜圖就是識別技術(shù)。它能給服裝打標(biāo)簽，比如一件衣服是什么顏色、款式、風(fēng)格等等。

2.生成技術(shù)
生成技術(shù)的當(dāng)今主流，是生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN,Generative Adversarial Networks），一種深度學(xué)習(xí)模型，其中。最常用的就是圖片生成。圖片生成不需要材料，通俗一點可以解釋為在現(xiàn)實中有一堆“真”的圖片，然后我們用模型去不斷生成“假”的圖片，通過反復(fù)不斷地調(diào)整模型使其接近真實圖片，那么就可以達(dá)到有以假亂真的效果了。

例如淘寶中現(xiàn)在使用的口紅試色，首先它要定位到你的嘴唇，這一步就是識別技術(shù)。而女生熟悉的，美白磨皮則跟上面說的PS類似，部分也會基于AI優(yōu)化最后的效果。還有很多特效特效妝容濾鏡也都是類似的原理。

3.智能算法
智能算法其實不算一個技術(shù)，是一種說法，它是基于的是機器學(xué)習(xí)的技術(shù)，比如最常用的抖音app的推薦欄下的視頻就是通過機器學(xué)習(xí)不斷地讀懂你，預(yù)測你喜歡看什么，不斷地將相似內(nèi)容的推薦給你?，F(xiàn)在許多時尚領(lǐng)域都用到了智能算法，比如服裝電商的推薦，選款的推薦等等。

1.服裝圖片/視頻拍攝：
AI模特、AI主播。

2、選款、找款：
通過以圖搜圖，智能推薦等技術(shù)，快速找到滿意的款式。

3、美圖：
切圖、摳圖、美化。

4、趨勢預(yù)測：
根據(jù)銷量，社交熱度等多維數(shù)據(jù)源，預(yù)測某個細(xì)分品類，細(xì)分價格段，細(xì)分時間的銷售情況。

5、輔助設(shè)計：
換色、換款式、換面料等。

6、評價分析：
主要應(yīng)用于電商留言分析，找到用戶對品類的關(guān)注點和關(guān)心點。

7、AI客服：
主要應(yīng)用于前端獲客和售后上。

1.美學(xué)數(shù)字化
美學(xué)數(shù)字化具體的場景就是把服裝從最初到最后呈現(xiàn)給客戶的全部過程數(shù)字化、AI化，從拍攝環(huán)節(jié)、修圖環(huán)節(jié)、美工環(huán)節(jié)、上架環(huán)節(jié)，全部交給機器來做。

大家可以觀察一下以下圖片，猜猜哪一個是真人？哪一個是AI？

正確答案:before是真人，after是AI。其實這幾張?zhí)暨x的原圖本身就是不錯的，現(xiàn)在很多的公司會選擇原圖讓自己的員工來拍或者人臺來拍，再合成。多一個這樣的步驟可以在原基礎(chǔ)上進(jìn)行美化，還可以避免版權(quán)問題。目前國內(nèi)正在制定相關(guān)法律，規(guī)定這項技術(shù)的應(yīng)用場景。

2.選品/企劃數(shù)字化
選品/企劃數(shù)字化和美學(xué)數(shù)字化其實在邏輯上是一致的，就是解放重復(fù)工作，主要是在看圖這個環(huán)節(jié)讓AI幫助大家節(jié)約時間，比如通過圖片打標(biāo)簽，以圖搜款，快速地的找到對應(yīng)的圖，也可以將原來的庫存整理分類；，再或是通過智能推薦，快速讀懂設(shè)計師和買手的心，推薦相關(guān)的圖，以幫助大家快速找到靈感。

在AI領(lǐng)域這塊，我個人還是非常推薦李開復(fù)博士的《人工智能》這本書，兼具技術(shù)和人文，是很合適作為非專業(yè)的同學(xué)的讀本。

關(guān)于大家比較關(guān)注的工具方面，以下的幾個網(wǎng)址可以供各位參考：

https://www.alluresystems.com/
https://stylesage.co/
https://www.trendalytics.co/
https://edited.com/
https://www.truefit.com/
（以上的這些網(wǎng)址涉及AI攝影、定價、預(yù)測、尺碼數(shù)據(jù)、趨勢等等，感興趣的蕓友可以自行了解。）



莊主總結(jié)

一、追本溯源，什么是真AI，什么是偽AI
（基本判定原則：數(shù)據(jù)、算例和算法。）
在時尚行業(yè)用到的許多數(shù)據(jù)工具，幫助大家收集數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析歸類和搜索，提高決策效率，這種就主要涉數(shù)據(jù)，跟模型和算例關(guān)系不大，這就是不不是真的AI。而大家應(yīng)用很多的Photoshop軟件，其中的快速摳圖，識別內(nèi)容填充等功能乍看沒有AI，但背后其實是經(jīng)過了無數(shù)張圖片精修過程中積累的算法模型，才能做到的，所以PS很多地方都用到了AI。

二、和時尚相關(guān)的AI技術(shù)
1、識別技術(shù)
目前，人工智能基礎(chǔ)技術(shù)主要為感知類技術(shù)。感知類技術(shù)包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理。
2、生成技術(shù)
生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN,Generative Adversarial Networks）是一種深度學(xué)習(xí)模型，是近年來復(fù)雜分布上無監(jiān)督學(xué)習(xí)最具前景的方法之一。它最主要的應(yīng)用就是生成圖片。
3、智能算法
智能推薦、趨勢預(yù)測、AI美化。

三、主流應(yīng)用場景
1、服裝圖片/視頻拍攝：
AI模特、AI主播。
2、選款、找款：
通過以圖搜圖，智能推薦等技術(shù)，快速找到中意的款式。
3、美圖：
切圖、摳圖、美化。
4、趨勢預(yù)測：
根據(jù)銷量，社交熱度等多維數(shù)據(jù)源，預(yù)測某個細(xì)分品類，細(xì)分價格段，細(xì)分時間的銷售情況。
5、輔助設(shè)計：
換色、換款式、換面料。
6、評價分析：主要應(yīng)用于
電商留言分析，找到用戶對品類的關(guān)注點和關(guān)心點。
7、AI客服：
主要應(yīng)用于前端獲客和售后上。

四、AI未來發(fā)展的路徑探討
1、美學(xué)數(shù)字化
美學(xué)數(shù)字化具體的場景就是把服裝到最后呈現(xiàn)給客戶的全部過程數(shù)字化、AI化，從拍攝環(huán)節(jié)、修圖環(huán)節(jié)、美工環(huán)節(jié)、上架環(huán)節(jié)，均交給機器來做。
2、選品/企劃數(shù)字化
與美學(xué)數(shù)字化邏輯是一致的，就是解放重復(fù)工作，主要是在看圖這個環(huán)節(jié)讓AI幫助大家節(jié)約時間，比如通過圖片打標(biāo)簽，以圖搜款，快速的找到對應(yīng)的圖。也可以將原來的庫存整理分類。再或是通過智能推薦，快速讀懂設(shè)計師和買手的心，推薦相關(guān)的圖，以幫助大家快速找到靈感極大提高效率。

五、市場上有哪些資料和工具可以參考學(xué)習(xí)
國外較為領(lǐng)先，尤其是紐約和倫敦
https://www.alluresystems.com/
https://stylesage.co/
https://www.trendalytics.co/
https://edited.com/
https://www.truefit.com/

End

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