Лаборатория инноваций Liquid Studio Accenture в Индии разработала решение, которое позволит автоматизировать процесс создания дизайна одежды для модных брендов.
С помощью разработки можно не только ускорить выход новых коллекций на рынок, но и спрогнозировать спрос на те или иные модели.
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, 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 их продажи.
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».
