Индийская лаборатория инноваций Liquid Studio Accenture представила решение, позволяющее автоматизировать процесс создания дизайна одежды для модных брендов. Как отмечает New Retail, этот инструмент поможет не только ускорить выход новых коллекций на рынок, но и спрогнозировать спрос на те или иные модели.
Решение Accenture использует библиотеки искусственного интеллекта, возможности нейросетей, машинного обучения и «глубокого обучения» (deep learning). Компания разработала два помощника: Apparel-Style-Merge и Apparel-Style-Transfer. Они позволят 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», – приводит Fashion United слова Арсения Кондратьева, руководителя Liquid Studio Accenture в России.
Согласно результатам исследования, проведенного Accenture совместно с Fashion University, использование таких инструментов ускорило процесс комбинирования вариантов в специальных программах для дизайнеров с 10-15 до 2-3 минут.
Таким образом новая технология позволит брендам быстрее реагировать на настроения рынка, повышать эффективность создания коллекций и, как итог, снизить процент непроданной одежды, которая была бы отправлена на утилизацию, добавляет Cnews.
