導語：人工智能技術發(fā)展越來越迅速，人工智能將會改變時尚潮流產生的方向，這是真的么？
人工智能時裝設計師
時裝設計師是時尚潮流的源頭，如果我想創(chuàng)造屬于我自己的時尚，誰能做我的專屬服裝設計師呢？
谷歌與德國電商Zalando進行合作，兩者正在打造一款人工智能時裝設計產品Project Muze，該產品基于谷歌TensorFlow系統(tǒng)。
它會向用戶提出幾個針對性的問題，根據用戶的答案和需求設計服裝。如果你能提供給它自己的性別、心情、興趣愛好和喜歡的藝術類型等信息，再在模特身上畫一個簡單的圖案，Project Muse 就可以馬上為你設計一款時裝造型。舉個例子，如果用戶是一位熱愛古典音樂、心情有點兒迷茫并且在模特身上畫了三角形的女士，它就會設計一條斗篷式的綠色連衣裙，外面還會覆蓋一層有憂郁氣質的棕色薄紗。
人們對于時裝美感的評判是比較主觀的事情，處于初期的Project Muze 可能外觀還不是非常靚麗，但相信在經過更多算法訓練和時尚設計師的調校后，它會給人們帶來更多驚喜。雖然人工智能完全替代時裝設計師目前還是比較遙遠的事情，但它確實有希望能夠為設計師們提供更多靈感、為有個性化需求的客戶提供更多有趣的選擇?！?/span>
人工智能服裝搭配師
“明天怎么穿”可能是除了“明天吃什么”之外最讓人頭疼的問題了。一位專業(yè)的形象設計師在搭配服裝時要考慮到被搭配人的體型、膚色、性格、生活習慣包括職業(yè)特點等等因素，因而要價不菲。而人工智能服裝搭配師的出現，有希望讓每個人都能擁有屬于自己的一位服裝搭配師，不再為“明天穿什么”而犯愁。
國內國外有很多初創(chuàng)公司涉及人工智能服裝搭配領域，采用的切入方式也各有不同。有的采用智能衣櫥的方式，通過識別用戶日常風格、天氣、穿著場合等，在衣櫥中現有的衣服里選擇搭配。有的通過收集用戶的個人特征、結合購物記錄及在社交網絡上給明星或網紅穿搭點贊的數據，幫助用戶找到最適合的穿搭產品。
以國外的一家時尚電商平臺Thread為例，它就融合了時尚顧問的穿搭感覺和機器算法為用戶推薦最適合的服裝選擇。用戶只需要上傳幾張個人照片和填寫一個基本問卷，Thread就將會從自己高達3.7萬億種搭配組合數據庫中挑選最佳搭配推薦給顧客，據說每個人都會得到完全不同的搭配推薦。同時隨著用戶的購買數量增多和用戶的反饋評價增多，它的算法也會越來越靠譜，這種基于機器學習的算法能夠讓用戶得到越來越好的購物體驗。Thread的用戶數量在2年內增長了10倍達到50萬，給合作商家?guī)淼匿N量也增長了10倍，證明了將時尚搭配師的智慧與機器學習算法結合的方式真的得到了市場的認可。
人工智能的參與的確在改變時尚行業(yè)。一方面，積累了大量用戶購買行為數據和社交網絡穿搭圖片數據的時尚產業(yè)有機會通過算法調整市場與銷售策略，提高銷量，同時減少庫存；另一方面，一直在被動接受時尚訊息的消費者也將有機會通過人工智能選擇和決定屬于自己的時尚潮流。
未來的人工智能應用一定會和商業(yè)場景相結合，而人工智能在服裝搭配推薦上的強大功能將會成為極佳的導購渠道。相信在不久之后，我們將會擁有全方位私人定制的網絡購物商城，商城中的每一件服裝都是經過精心挑選搭配，適合我們個人型號、喜好、需求甚至是購買預算的。再結合VR技術，我們可以直接在網站上試穿，真正擁有一個具有我們個人風格的時尚搭配空間。
想到再也不用擔心今天的衣服是否得體、配色奇不奇怪，并且可以節(jié)省下來早晨挑來揀去衣服的時間多睡一會兒的日子，小線菌就無比期待。人工智能的發(fā)展給予每個人享受原本稀缺的個性化服務資源的機會，也許這就是它的魅力所在吧。
人工智能的魅力源源不斷的展示給我們，相信在不久的將來，我們都會離不開人工智能。（原標題：當AI遇到時尚：有了人工智能，人人都能變時裝精）
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