「每天穿什麼」的問題，終於有了AI解決方案

智造觀點

對很多人來說，「穿什麼」可能是「吃什麼」以外最讓人頭疼的問題了。一位專業的形象設計師，因為在搭配服裝時要考慮到被搭配人的膚色、體型、性格、生活習慣以及職業等因素，因此常常要價不菲。在這種情況下，不少初創公司便瞄準了AI服裝搭配領域，試圖讓人們不再為「穿什麼」而發愁。

當然，他們的切入方式也各有不同。有的採用智能衣櫥的方式，通過識別用戶日常風格、天氣、穿著場合等，在衣櫥中現有的衣服里選擇搭配。有的通過收集用戶的個人特徵、結合購物記錄及在社交網路上給明星或網紅穿搭點贊的數據，幫助用戶找到最適合的穿搭產品。總的來說，人工智慧在重塑我們的穿衣方式，但是風格演算法是真的存在的嗎？

文/灰灰

來源/人工智慧觀察（ID：Aiobservation）

當你無法決定穿什麼時，你會向誰求助？也許是自己最好的朋友，也許是Instagram，還有可能轉向時尚設計師或者時尚雜誌。但很快，這些情況將不復存在。相反，更多的人會選擇在試穿新衣服的時候，打開一個安裝在牆上的500萬像素攝像頭，與WiFi進行連接，然後問：「Alexa，我看起來怎麼樣？」幾秒鐘內，這個搭載了揚聲器的攝像頭會提供以數據為導向，且基於經驗的評估報告。

實際上，Echo Look是亞馬遜在美國各地推出的第一款「風格助手」（Style Assistant）。據了解，這項技術可以根據機器學習演算法與（人類）時尚專家的建議，幫助用戶定製服裝，並評估穿衣風格和外觀。而在四年前，時尚科技的最前沿還是美國休閑品牌Tommy Hilfiger推出的兩款配備了充電功能的夾克外套。

對「時尚」來說，這種充電夾克真正的意義並不在於布料或衣服本身，而是我們對這些衣服的思考以及穿上以後的感受，從另一個角度說，這也是時尚的人性與情感部分的展現。現在，人工智慧已經將目光投向了這一新興領域。

舉個例子，Stitch Fix是一家時尚電子商務平台，試圖使用數據分析軟體和機器學習來匹配用戶不同的定製服裝需求，為顧客挑選符合其個人風格、尺寸和偏好的服飾和配飾。目前，Stitch Fix正在為其270萬的美國客戶提供服裝建議。而英國奢侈時尚商品零售商Matchesfashion.com正在嘗試個性化的能夠「試穿」數字樣本的3D頭像，以便用戶可以看到各種形狀和大小的飾品等穿在身上的效果。同是奢侈品電商的Net-a-Porter，也在測試一項技術，可以掃描用戶的數據來獲取用戶未來的一些安排，比如旅遊或參加的活動等，並據此對用戶的搭配建議進行調整。

但真的有風格演算法嗎？顯然是沒有的。2003年，超模界的大姐大Kate Moss在「博物館」級別的復古二手店裡找到一件50年代的檸檬黃雪紡連衣裙，並在紐約時裝周的一場晚宴上穿上了這件衣服，頓時引起了人們的熱議，之後還出現了無數的山寨版。講真，這條裙子與當季的T台潮流或者流行顏色並不一致，但它在那個時刻絕對是正確的選擇。可以說，這件衣服的火爆，有點機緣巧合的意思，就像魔法一樣。但是，演算法將如何取代Kate Moss的神秘時尚感？也許這是一次巨大的飛躍，只不過與互聯網有了聯繫。

具體而言，基於「點贊」的風格演算法，無論是作為用戶自拍的反饋，還是為用戶的服裝選擇提出建議，都將引導他們在著裝上有一個優雅、美麗、主流的形象。對此，中央聖馬丁藝術設計學院的時尚教授Alistair O"Neill表示，「如果演算法建立在大眾的認可基礎上，那麼它就不會建議你穿一件帶有一隻袖子的奇怪上衣。屆時，用戶的偏好就顯得不那麼重要了，反而是會引導人們走向一種環境審美。」Echo Look就是這樣一種情況，其早期用戶稱，海軍藍色以及柔和的色彩得分會高於其他的亮色，並且在Instagram上廣泛被認可的服裝造型，如彈出式衣領和捲起的襯衫袖，會得到更多的贊同。

也就是說在21世紀，技術正在定義我們的品味。推出十年後，Airbnb不僅僅是一個可以租到住宿的平台，還成為了一個沉默的品味製造者，它為一個理想的家庭形象提供了模板：白色或明亮的牆壁、原木傢具、Nespresso咖啡機、地板上的圖案地毯、開放式擱架等等。在這種情況下，標準化在慢慢的發展起來，因為很多人會選擇「複製」網上最受歡迎的空間外觀，然後在假期時，就可以將租房者拉攏到自己的房屋中。不難想像，一旦這種風格不斷傳遞下去，進入了每個家庭里，屆時衣櫥也會有類似的發展過程。

不過，與其說這是一種風格演算法，倒不如說是一種用於消除風格的演算法。O』Neill表示，「通過英國維多利亞和阿爾伯特博物館今年關於Frida Kahlo的節目，就能知道人們真正重視的風格是一種自我創造的形式。」顛覆性的，打破常規的，個性化的時尚，不僅具有文化影響力，對商業影響也很重要。比如，當我們看到我們已經有的鉛筆裙的另一種版本時，時尚的力量會讓我們毫不猶豫的進行購買。

「時尚需要大膽，」時尚作家兼顧問Simon Doonan說道。「看看Gucci的變化。當Alessandro Michele接受時，Gucci是非常保守的，但現在已經徹底改變了。Michele對Gucci客戶購買的數據進行了大量測試，也確實奏效了。」

但也許未來的風格演算法可能會讓人大吃一驚。Stitch Fix的副總裁 Brad Klingenberg表示，其目的是「取悅」客戶，而不僅僅是讓他們高興。Stitch Fix，就像Echo Look一樣，目前由人和數據引導。「我們依靠我們的人類造型師來理解客戶。比如，當客戶寫告訴造型師，她需要穿什麼衣服去參加前男友的婚禮時，只有人類造型師才能理解這種要求。」

而對於Sophie Hackford這樣的未來學家來說，我們把時尚的方式浪漫化是一種錯誤：「我們知道網上購物是一種糟糕的體驗，因為用戶實際上是在根據庫存買東西。將來的某一天會實現這樣一個場景：用戶將坐在沙發上，旁邊是一個虛擬的Diana Vreeland（20世紀最偉大的時尚權威者），或者Alexa Chung（潮流街拍界的紅人），它們將會通過虛擬服裝與用戶進行交談，並提出建議。」

如今，零售商已經在嘗試整合用戶日曆中的數據，像旅行規劃以及該位置的天氣預報等。人工智慧可以在網上購物體驗中發揮重要作用，讓用戶有完美的購物體驗。電子商務獨角獸Farfetch正在開發一個「未來商店」，希望通過一種全新的且更好的用戶體驗來抓住人工智慧浪潮的機會，畢竟現在整個行業都專註於零售業中面向消費者的人工智慧方面，它必須是有意義的。

當然，機器人也不一定是取代人類的「壞人」，因為人工智慧可能是讓時尚更具可持續性的關鍵。倫敦時裝學院時裝創新機構負責人Matthew Drinkwater表示，「我們生產的衣服太多，也因此丟掉了很多。零售模式需要改變。AI可以實時調整生產，隨時對客戶的設計做出反應，從而最大限度地減少浪費。」而個性化的機會——從組合到使用在線3D測量定製剪裁——保證了我們將要做的衣服的價值更高，穿的時間更長。

而且人工智慧可以做的還有很多。比如，人工智慧或許會接管傳統的雜誌和時裝周的權力，來指定「最佳著裝」，這可能會在精英產業中引發一場民主革命。還有演算法可以被用來避免體型和膚色這種阻礙時尚發展的偏見和勢利，比如，演算法為雜誌網站選擇的街頭風格照片往往遵循特定的季節風格。眾所周知，人類編程的機器有其自身的偏見，但在世界各城市的閉路電視中編程的演算法可能有一天能夠更好地找到有趣的人。

「大多數人已經開發了一種風格演算法，即使他們自己不這麼認為，」Ordre的創始人兼首席執行官Simon Lock表示，該公司利用VR技術模擬時裝周現場，幫助買手們挑選服裝。「比如，我穿黑色和白色，修身剪裁，總是Thom Browne的鞋。從本質上講，眼睛捕捉到一個外觀，大腦就會根據歷史和個人品味知道這位顧客喜歡什麼類型的服裝。而人工智慧非常適合為我們扮演這個角色。」

或許，在未來的各大時裝周上，機器人走秀將成為現實。

（文中圖片來自網路）

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