人工智能「 服装设计师 」上

今天补充1则案例:服装设计师

人工智能设计师 之

「 服装设计师 」

今天更新2个人工智能服装设计师案例,第一个案例是

谷歌的Project Muze

网址可以点击小程序获取

Project Muze是一款谷歌与Zalando电商合作,利用了谷歌TensorFlow系统的机器学习系统打造的AI服装设计师。

Project Muze借鉴的神经网络包含逾600名时装设计师不同设计元素有关的信息——例如颜色、风格和材质,以及《谷歌时尚趋势报告》的信息/Zalando的数据,只需询问用户数个问题(音乐兴趣、情绪、喜欢的艺术风格和性别等信息),它就能设计出一套独特的时装。

1 选择性别、年龄、情绪、风格

最后提交前,再画几笔。

2 从库里匹配、计算纹理、风格等。

计算即将完成时,显示下面的一个loading的gif动画:

计算动画很有科技感,做设计的小伙伴们可以参考下哈。

3 生成3D的服装设计稿

机器学习采用tensorflow

前端以pixi.js,threejs来展示。


第2个案例为IBM的案例,先看看背景介绍:

2016年由英国设计工作室玛切萨(Marchesa)与IBM Watson 合作设计的LED礼服。

Watson 通过阅读海量科学报告,精确选择合适的材质面料;分析海量图库,推荐最佳的配色方案及设计师所需要的流行趋势,帮助设计师快速的做出决策。这款礼服首度亮相于纽约大都会艺术博物馆慈善晚宴(Met Gala)。当晚,它实时捕捉全球社交媒体上相关话题的评论,从中洞察情绪,随之变换颜色,闪耀全场。

模特儿卡卡罗莱娜·科库娃(Karolina Kurkova)穿着通体白色薄纱、绣着150个连体LED灯花的礼服,它证明了人类和机器人可以协同工作,一起创造些看似不可能的东西。

英国新兴品牌玛切萨(Marchesa) 在2004年才由两名年轻女设计师Georgina Chapman(乔治娜·查普曼)及Keren Craig创立,玛切萨 (Marchesa)以昂贵的布料材质、精细的车工、特殊的剪裁火速上位,赢得欧美女星名媛的追捧。

从这个案例我们可以看到人工智能助力设计呈现的2个特性:

设计数据

实时交互

设计数据的重要性,我在一篇文章里提到,但当时没有深入,今天这个案例,可以很好的阐释其对于设计的影响:

在服装设计里,我们需要知道比如:

哪种材质最符合品牌定位?

哪种颜色最受欢迎?

需要从设计数据层面进行挖掘,提炼。

实时交互在设计里的应用:LED裙的灯光色彩是实时根据社交媒体上的粉丝情绪进行变换的。

那么,这种设计是如何实现的呢?

实现思路

1 自然语言处理

分析Twitter和Instagram的博文和对话,总结出Marchesa粉丝群的人格和价值观、需求偏好和格调品味。

设计师Marchesa从而总结出需要设计表达五种情绪的服装:欢乐、忍耐、兴奋、鼓励和好奇心。

2 大数据辅助设计

根据粉丝群体分析结果,提出设计理念

“如何设计一款会变色发亮的礼服,能实时感应粉丝的情绪?”

3 设计步骤

解决面临的设计问题

选用什么材质、挑选什么颜色、如何读懂粉丝的语义。

3.1 什么材质:

从大量的科学报告中,选择适合的材质;

3.2 什么颜色:

模型:

输入数据集(历年Marchesa和红毯的时装图库的颜色),训练一个与情绪相关的色彩库,达到输入一个情绪,输出符合情绪的调色板(颜色搭配)。

结果:

通过对海量图库进行色彩数据分析,借助辨色工具,匹配Marchesa粉丝群的价值观、需求偏好和品味的色彩,为设计师推荐出了最受粉丝喜爱的五大颜色。

3.3 粉丝的语义:

实时监控社交媒体上固定话题下的留言;

3.4 情绪识别:

计算欢乐、忍耐、兴奋、鼓励和好奇心的数值;

3.5 匹配颜色:

生成符合当前情绪的颜色调色板;

3.6 物联网技术:

控制礼服绣花上的LED灯光颜色;

情绪识别--匹配颜色--物联网技术 比如,欢乐——调色板——玫瑰色——礼服绣花上的LED灯光

4 IBM Watson是怎么做到辅助设计的?

运用到了3个技术:

4.1 Personality Insights API

用于分析Twitter和Instagram的博文和对话,从而总结Marchesa粉丝群的人格和价值观、需求偏好和格调品味。

4.2 Tone Analyzer API

实时监测Twitter上#MetGala#和#CognitiveDress#的话题下的留言,并进行语音识别中的情绪识别;

4.3 IBM的辨色工具

一个使用色彩心理学来匹配情感色彩的算法。

我们也可以基于色彩心理学,比如

红色 最易引起人的注意、兴奋、激动、紧张; 前进色,给视觉以迫近感和扩张感; 艳丽、芬芳、青春、富有生命力、饱满、成熟、富有营养的印象; 欢乐、喜庆的象征; 危险的象征; 应用:食品包装\标志、旗帜、宣传\警示的标志(红绿灯、静止停车)和按钮(消防按钮)

得出红色的特征向量,以及其他颜色的特征,用于构建我们自己的色彩情感算法。

好了,这就是人工智能如何辅助服装设计的实现思路。

5 下期预告:

自己动手实现个服装设计师

<code >

</code>

特别说明:

本文除案例的截图外,其余图片均由ACE Land 人工智能设计师(秒级、海量)友情赞助。

原文发布于微信公众号 - 科技Mix设计Lab(Design-AI-Lab)

原文发表时间:2017-07-18

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