人工智能和时尚擦出的火花

美丽联合集团副总裁曾宪杰

每天出门穿什么？或许是很多现代女性甚至是男性发愁的事。不像造型师，能为自己搭配好衣服。而之于多数普通人而言，想必很多人对自己的穿着打扮并不太满意，但请一位专属造型师又不太现实。

然而随着大数据、人工智能的发展，有没有可能找到完全属于自己的穿衣搭配助手？

前不久亚马逊、微软展示了人工智能智能在时尚领域的运用，而国内一直专注女性时尚领域的蘑菇街也在近日透露了自己在人工智能上的动作：正在通过机器人学习算法，为平台2亿多女性用户，“训练”一个时刻在线的“私人穿搭小助手”。

人工智能进军时尚圈

在人工智能日趋火热的2017年，人工智能在时尚领域的应用也已经起步，各大公司纷纷入局，想要突破时尚与科技的边界。

据麻省理工学院报道，在线零售巨头亚马逊位于旧金山的一个研究中心，开发了一种机器学习算法，该算法只需学习一些特定的时尚风格，便能够产生类似的风格。换一种说法，这种机器学习算法就已经可以称得上一个简单的人工智能时尚造型师或设计师了。

最近，欧洲品牌也宣布聘请人工智能微软小冰为其助理设计师，并发布了首款由人工智能设计的“天际线系列”服装。微软小冰的设计过程是：通过聆听一段歌曲，分析歌曲的旋律、节奏、和弦色彩、情绪等特征，再结合对不同城市标志性建筑的学习，创作与该城市及歌曲心情有关的视觉作品。

这些都是人工智能在时尚设计方向的运用，而在国内，蘑菇街成立一个搭配研究院，选择用人工智能和时尚结合偶搭一时尚搭配助手安卓版，推出时尚搭配小助手。把主观的审美与数据算法结合起来，更高效的满足用户随时随地完成搭配穿衣需求。

也就说，当蘑菇街上用户的消费购买记录达到一定的程度，产生了数据，包括用户浏览行为、购买行为，最终为精准推荐的蘑菇街提供了机会，通过算法推荐以及编辑挑选推荐的模式，为购物的用户提供了除了淘宝京东等大平台之外的选择。

“小助手”要训练三类“搭配因素”

人工智能落地的关键是数据。

蘑菇街的搭配研究所在落地“人工智能＋穿搭”之前，其发布的2017秋冬时尚趋势报告中提到一些关键的元素，例如格纹、复古、嘻哈等。数据来源包括平台商品图像数据，传统的各大时尚品牌的发布会、店铺红人图像数据、全球街拍数据等的海量数据街拍（蘑菇街团队在北京、上海、广州等潮流聚集地大规模的采集穿搭图片）等，还有用户上传的社交图像数据、视频图像数据用户场景的行为数据等大量的用户数据。在大规模数据的基础上，蘑菇街应用机器学习算法，来训练时尚分析模型。这些都是蘑菇街区别于传统的时尚品牌、店铺的优势所在。

那么，蘑菇街的人工智能到底是如何帮助用户搭配的呢？

“小助手”首先要具备理解图片的能力，也就是图像内容识别。对于蘑菇街来说，让人工智能理解时尚，就要把任意一张图片理解得更加细粒度，从而识别到更加细节的元素。例如将一套完整的全身搭配图片，分解为“烟粉圆领字母印花T恤、蓝色牛仔短裤、亮黑小方包、白色松糕鞋”识别出来。这种图片识别技术，可以极大地提高用户的搜索效率，为搭配推荐提供了解决途径。

从事计算机视觉和机器学习工作超过10年的蘑菇街图像算法高级技术专家张洪明介绍，人工智能与时尚电商结合，还要理解“搭配因素”。搭配因素包括流行趋势，即不同时节、不同地域的流行单品的变化，除此之外还有流行单品的面料、材质、外观颜色和风格等商品因素等。

蘑菇街发布的2017秋冬女装潮流趋势，就能帮助蘑菇街的“私人穿搭小助手”读懂潮流。再加入用户体验因素和用户画像特征，在用户搜索一件单品衣服的同时，这个“小助手”能为用户找到更多可搭配的款式偶搭一时尚搭配助手安卓版，形成候选集给到时尚运营，最终帮用户找出更合适的搭配。

在此基础上，蘑菇街还汇聚了大量来自时尚杂志、快时尚品牌领域的专业时尚人才，他们在日常服务用户过程中的行为，会形成数据反馈，这就可以持续不断地训练人工智能，让人工智能的“品位”越来越高，产生更大价值。

而人工智能对于整个时尚产业而言，将给基础性工作带来更多的可能性和效率上的提升。“未来将有不同的做法和玩法，进而提升行业的效率，甚至还有机会更好地指导供应链。目前蘑菇街也在利用这些技术努力尝试做销量预测。”美丽联合集团副总裁曾宪杰这样告诉创业邦（微信搜索关注：）。