IBM Watson 人工智能系统解读 2017秋冬纽约时装周流行趋势


时尚牵手科技的趋势已成为近年来潮流的宠儿,两个行业的跨界合作满足了人们对新鲜设计的无止境追求。由美国技术巨头 IBM 推出的人工智能系统 IBM Watson 目前在时尚设计中得到广泛应用。在 2017纽约秋冬时装周期间,美国网站 WWD 特别针对该系统的时尚趋势分析能力做了一项测试,结果让人大为吃惊。

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什么是 Watson

来自IBM 的科学家们在 Deep QA 平台上研发出了Watson 系统,据悉,该平台上运行的处理器数量多达2880个,后台由750台电脑支持。Watson 能存储相当于一百万本图书的信息量,2011年首度亮相智力竞技节目 Jeopardy! 引起了不小的轰动,一举击败了上一届的真人冠军(下图)。

IBM的研究员 Vikas Raykar 介绍,他们目前正在创建一个能分析时尚趋势的认知主体,分析依据来源于:广告宣传册、文章、博客、图像和社交媒体。IBM Watson 系统就像一位时尚界资深人士一样,通过分析运算得出一份综合时尚趋势报告。

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纽约时装周时尚测试

WWD 在本届纽约时装周期间对 IBM Watson 做了一项测试,测试挑选了12个时尚品牌(包含知名和新锐品牌):Coach, Jonathan Simkhai, Delpozo, Marc Jacobs, Alexander Wang(王大仁), Brandon Maxwell, 3.1 Phillip Lim(林能平), Public School, Ralph Lauren, Prabal Gurung, Jason Wu(吴季刚) 和 Dion Lee。Watson 系统对这些品牌发布会上的 467张照片作分析,最后汇总报告。

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IBM在研究中采用了两套方法:

Research Experimental Service(研究实验服务):“认知时尚”功能,用于描述图像中出现的事物。

Vikas Raykar 介绍,在开始总趋势分析前,Watson 将对每张图片做 1~2秒的时尚注解(包括:人脸、服装、姿势等细节),便于运行代码。Watson 利用视觉识别工具为每张图片上出现的造型打上特定标签,识别人脸、识别整个系列中的类似造型等等。在这个过程中,系统使用了人体和服装探测器辨别人体和服装的各个细节(下图)。

Research Cognitive Fashion(认知时尚APP):用于判断每张秀场图像的主色调,并总结图像之间的相似性。系统通过视觉浏览APP 寻找各位设计师作品之间的相似性以及出现的重复趋势元素。

报告评论道:“这项功能对所有图像实现了交互探索,从中我们可以了解设计师之间是如何相互影响的。这些相似方面包括:用色、廓形、图案、剪裁等。”

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测试结果

Watson对每场发布会的主用色进行分析,这些颜色将成为决定 2017秋季流行色的重要依据。最后,系统总结的流行色(以彩通色卡 Pantone 名为准)包括:葡萄黑(Raisin Black)、柔和棕(Pastel Brown)、银灰(Pale Silver)、香柏色(Cedar Chest)和Koamaru 深蓝

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Watson 还分析出了各品牌之间在印花和图案方面的相似之处。这项功能对快速消费品、室内设计和快时尚零售商有突破性的意义:因为以往他们需要依赖专业的趋势分析公司了解时下最值得下载和效仿的趋势元素,然而 Watson的智能分析彻底减少了这项外包业务的必要性。

经 Watson 的分析、比对和总结,Brandon Maxwell 和 Alexander Wang 两位青年设计师的设计相似性最高,这令人感到十分意外。因为两位的设计风格通常大相径庭:前者擅长设计红毯优雅晚装,后者偏向街头时尚风。然而 Watson的分析报告写道:“两位设计师在用色、剪裁和及膝裙三方面相似度很高”。

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上图:Brandon Maxwell 2017秋冬成衣

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上图: Alexander Wang 2017春夏成衣系列

Watson绘制的一张图表将 12个设计师品牌全部罗列在一起(下图),线段之间的距离代表他们彼此设计作品的相似度(距离越短相似度越高)

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IBM Watson 的时尚应用案例

去年5月,捷克超模 Karolina Kurkova 身着一款人工智能礼服亮相 Met Gala 惊艳了整个时尚界(下图),这款礼服由英国设计师品牌 Marchesa 和 IBM Watson 合作完成。在礼服的 150朵绣花上均内置 LED灯,社交媒体上网友对裙子的评价将直接反应在裙子的灯光上。

Model Karolina Kurkova arrives at the Metropolitan Museum of Art Costume Institute Gala (Met Gala) to celebrate the opening of "Manus x Machina: Fashion in an Age of Technology" in the Manhattan borough of New York, May 2, 2016. REUTERS/Eduardo Munoz

去年11月,中国女星李宇春出席《Vogue》十一周年庆典活动穿着的白色礼服正是由中国设计师张卉山设计的人工智能礼服(下图)。在设计中,IBM  Watson 认知计算机系统根据设计师的构思和选择,从三十万张图片里识别出礼服的时尚元素,供设计师参考,在整个设计过程中,李宇春也全程参与,并穿着亮相。(详见《华丽志》相关报道:【华丽中国设计师月报】2016年11月

视觉中国 人像 李宇春

据美国零售联盟 NRF 一月的研究发现,人工智能和机器学习技术在零售战略中正扮演越来越重要的角色。当前,高速更新的产品生命周期要求设计者拥有快速分析趋势,针对特定受众推出设计的能力。此时就需要合理借助人工智能等技术手段,对有用信息高效提取。但是,时尚与技术的融合尚需更加准确的把握,掌握分寸,保持平衡,才能实现艺术的科技感和科技的艺术感。

丨图片来源:美国网站 WWD、彭博社、《华丽志》历史报道

丨图片来源:Brandon Maxwell官网、 Alexander Wang 官网、美国网站 WWD、Pantone 官网、NYFW官网、视觉中国

|责任编辑:LeZhi


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