Accenture научила нейросеть создавать дизайн одежды

Решение Accenture использует библиотеки искусственного интеллекта, возможности технологий нейросетей, машинного обучения и deep learning: оно анализирует данные по продажам коллекций за предыдущие периоды и помогает конструировать новые коллекции на основе предполагаемого спроса.

Модным дизайнерам предлагается два помощника: Apparel-Style-Merge и Apparel-Style-Transfer. С их помощью можно комбинировать элементы из нескольких предметов одежды и создавать новые дизайны, а также «настраивать» одежду, применяя разные стили, фасоны, ткани и цвета.

«В индустрии моды все меняется очень быстро: многие бренды обновляют коллекции не раз в сезон, как было раньше, а раз в несколько недель. Задачи дизайнеров усложнились – от них требуется не только огромная скорость, но и соответствие запросам покупателей на индивидуализацию дизайна. Благодаря ИИ и нейросетям любой дизайнер теперь может ускорить и упростить такую работу, подружив математику и творческое воображение», - отметил Арсений Кондратьев, руководитель Liquid Studio Accenture в России.

По оценкам ShareCloth, около 30% произведенной в мире одежды в 2018 году вообще не было продано и отправилось в утиль. Работа на базе ИИ поможет брендам быстрее реагировать на настроения рынка и повышать эффективность создания коллекций и продажи.

Согласно исследованию, проведенному Accenture совместно с Fashion University, использование таких инструментов ускорило процесс комбинирования вариантов в специальных программах для дизайнеров с 10-15 до 2-3 минут.

По словам Арсения Кондратьева, разработка также может использоваться для других отраслей – например, в автомобильной промышленности для создания дизайна новых моделей.

«Решение актуально и для России, оно позволит сократить время дизайнеров на выполнение рутинных операций, высвободив его для решения более сложных и творческих задач», - отмечает он.