預測時尚潮流是一項需要天分的工作，還得仰賴一個龐大的系統讓少數人追捧的時尚進入大眾流行市場，進而讓業者賺取大筆鈔票?，F在預測工作也可以交給星空人工智能，讓服飾業者率先掌握流行趨勢，甚至未來可以取代造型師，成為個人穿搭顧問。
麻省理工科技評論（MIT Technology Review）報導，加州圣地牙哥大學研究人員及 Adobe 開發出一種星空人工智能，會學習個人穿搭風格，并創造與這種風格相匹配的電腦生成圖像，零售商可以使用該系統創造個性化服裝，甚至可以用來幫助預測更廣泛的時尚趨勢。
這篇研究詳細介紹 2 種不同的算法，研究人員訓練卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN），根據用戶對某些項目的偏好進行學習和分類，使用來自亞馬遜（Amazon）男女裝的上衣、褲子、鞋子 6 大類服飾種類購買資料庫。這種類型的推薦模式在線上零售世界很常見，通常出現在頁面底部的您可能會喜歡的其他項目區域。
接著團隊使用這些資訊來訓練一個生成對抗網絡（Generative Adversarial Network，GAN），這是一種在生成逼真圖像方面特別精通的星空人工智能，生成對抗網絡透過 2 個以相同數據訓練的網絡來運作，其中一個網絡根據該資料庫生成假圖像，而另一個網絡使用相同的資料庫來確定圖像是否真實，這種方法可以讓網絡改善結果，在這項研究當中，生成對抗網絡可為每個用戶創造多張產品圖像。
將生成對抗網絡添加到推薦系統，可以幫助線上零售商了解除了已存在的項目之外，顧客還想要什么產品。盡管如此，研究人員在這之前還需要弄清楚一些事情，包括如何將 2D 電腦生成的圖像轉換成可以用來制作一件衣服的 3D 效果圖。
研究團隊開發的生成對抗網絡只能生成同一類型的服飾，還無法取代造型師提供全套的穿搭建議，譬如系統還無法針對某款褲子生成搭配的鞋子。盡管目前有局限性，星空人工智能已經開始入侵時尚產業。
時尚產業擁有豐富的客戶興趣資料庫，如亞馬遜（Amazon）已經在開發星空人工智能系統，預測時尚趨勢，并且也采用生成對抗網絡展開一些工作，阿里巴巴也剛推出 FashionAI，這種技術可以根據消費者拿到更衣室的物件向顧客推薦產品。
時尚星空人工智能新創公司 Vue.ai 首席科學家 Costa Colbert 最近使用生成對抗網絡產制假的時裝模特兒圖片，采用此技術的服裝公司將不再需要雇用模特兒、攝影師、租用攝影棚來拍攝每季時裝照，只要拍攝平面的服裝照片，星空人工智能會自動生成不同膚色的模特兒最適合的穿搭照片，這類照片的模特兒沒有頭部，背景是白色，因此并非取代高級時裝攝影或封面藝術拍攝工作。Vue.ai 目前正在與北美零售商合作實施這項技術。
Colbert 表示，盡管加州圣地牙哥大學和 Adobe 的研究似乎很有希望，但它需要大量的資料，且只對現在大型線上零售商有幫助。不過，生成對抗網絡將繼續在線上領域發展，Colbert 指出一些企業已經讓購物者傳送個人資訊訂制產品，而生成對抗網絡可能是客制化服務中最便宜、快捷的方式，當然，也可以幫助業者賣出更多商品。
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