目前，時(shí)尚行業(yè)中人工智能（AI）技術(shù)的應(yīng)用范圍仍主要集中在簡(jiǎn)化流程與提高銷(xiāo)售轉(zhuǎn)化率層面。在傳統(tǒng)意義上，時(shí)尚企業(yè)決策者們?nèi)匀涣?xí)慣于通過(guò)自動(dòng)化提升效率、通過(guò)圖像識(shí)別檢測(cè)產(chǎn)品缺陷與假冒商品，以及通過(guò)個(gè)性化推薦提高銷(xiāo)售轉(zhuǎn)化率等。很明顯，AI技術(shù)中的創(chuàng)造性潛力尚未得到充分開(kāi)發(fā)，而疫情流行帶來(lái)的沖擊有望給時(shí)尚行業(yè)全面推行數(shù)字化設(shè)計(jì)與展示方法帶來(lái)重大機(jī)遇。為什么說(shuō)AI的創(chuàng)造力并未得到充分利用，設(shè)計(jì)師與各大品牌在這方面又有什么樣的發(fā)展空間？更進(jìn)一步，AI技術(shù)是否必然會(huì)被引入服裝設(shè)計(jì)與展示用例當(dāng)中？
倫敦時(shí)裝學(xué)院時(shí)尚創(chuàng)新機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)人Matthew Drinkwater認(rèn)為，“人工智能最初的應(yīng)用側(cè)重于可量化的業(yè)務(wù)需求，因此初創(chuàng)企業(yè)可以從這個(gè)角度為大品牌提供服務(wù)。但由于創(chuàng)造力很難量化，所以這方面應(yīng)用的普及時(shí)間往往更晚一些。”
從實(shí)際角度出發(fā)，時(shí)裝設(shè)計(jì)師與計(jì)算機(jī)科學(xué)家之間的鴻溝又是另一個(gè)重大限制。倫敦時(shí)裝學(xué)院也意識(shí)到了這一點(diǎn)，并于最近開(kāi)始為20名時(shí)裝系學(xué)生志愿者開(kāi)設(shè)了為期8周的AI課程。他們?cè)谶@里學(xué)習(xí)如何通過(guò)Python編程收集時(shí)裝數(shù)據(jù)，而后借此開(kāi)發(fā)出創(chuàng)造性的時(shí)裝解決方案與體驗(yàn)。當(dāng)被問(wèn)及AI技術(shù)在時(shí)尚領(lǐng)域的應(yīng)用潛力時(shí)，Drinkwater指出，“對(duì)我來(lái)說(shuō)，這里強(qiáng)調(diào)的是算法的不可預(yù)測(cè)性。”他承認(rèn)設(shè)計(jì)師本身已經(jīng)極富創(chuàng)造力，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)意同樣有可能帶來(lái)令人意想不到的效果。AI技術(shù)的介入，甚至有可能挑戰(zhàn)我們對(duì)于時(shí)裝設(shè)計(jì)或者成果展示的基本認(rèn)知。
這一AI課程是由時(shí)尚創(chuàng)新機(jī)構(gòu)（FIA）與麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室的Pinar Yanardag博士合作開(kāi)發(fā)的。國(guó)際汽聯(lián)的3D設(shè)計(jì)師Costas Kazantzis負(fù)責(zé)課程內(nèi)容編寫(xiě)，并為課程提供一套用于A(yíng)I驅(qū)動(dòng)型時(shí)裝秀的3D場(chǎng)景。他在一次Zoom采訪(fǎng)中解釋稱(chēng)，學(xué)生們“以往從未接觸過(guò)編碼”，但對(duì)于圖案剪裁（成衣結(jié)構(gòu)）與時(shí)裝策展倒是擁有豐富的知識(shí)。在他看來(lái)，雖然課程中涉及的僅僅只是入門(mén)級(jí)的Python技能，但這“有助于讓他們了解AI的技術(shù)特性，并借此將兩個(gè)領(lǐng)域結(jié)合起來(lái)。”
課程中使用的AI模型為生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），這是一種機(jī)器學(xué)習(xí)類(lèi)型，強(qiáng)調(diào)同時(shí)訓(xùn)練兩套相互對(duì)抗的模型：其一為生成器（設(shè)計(jì)器），用于學(xué)習(xí)如何創(chuàng)建出看似真實(shí)的圖像；其二為鑒別器（評(píng)論器），負(fù)責(zé)準(zhǔn)確分辨圖像的真?zhèn)?。在?xùn)練過(guò)程中，生成器將不斷創(chuàng)建出愈發(fā)逼真的圖像，而鑒別器則努力從中找出偽造品。以創(chuàng)造性方式應(yīng)用這套方案之后，計(jì)算機(jī)生成的圖像與移動(dòng)軌跡開(kāi)始變得越來(lái)越自然（特別是在美學(xué)層面具有愉悅感）。
學(xué)生們組成團(tuán)隊(duì)，通過(guò)概念驗(yàn)證設(shè)計(jì)展示了AI技術(shù)在時(shí)尚領(lǐng)域的勝任，并了解如何收集適當(dāng)數(shù)據(jù)以訓(xùn)練自己的算法。此次課程涵蓋一系列AI應(yīng)用方法，包括訓(xùn)練AI模型以對(duì)服務(wù)項(xiàng)目進(jìn)行分類(lèi)，通過(guò)社交媒體預(yù)測(cè)時(shí)尚趨勢(shì)，以及據(jù)此完成樣式轉(zhuǎn)換并探索新的設(shè)計(jì)方向等。此項(xiàng)課程的核心，在于組織一場(chǎng)虛擬時(shí)裝秀——總體素材來(lái)自以往真實(shí)走秀片段，但背景換成了新的3D環(huán)境，模特們穿著的也將是3D服裝。Drinkwater認(rèn)為，“即使是不太熟悉時(shí)尚行業(yè)的年輕人，也可以通過(guò)這種協(xié)作突破自己的能力極限。”
在討論虛擬時(shí)裝秀的工作流程時(shí)，Kazantzis解釋道，計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法能夠從原有時(shí)裝表演視頻中估算骨骼運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，而后使用另一種算法將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為3D姿態(tài)模擬，并將其應(yīng)用于Blender中的3D傾向，從而在原始視頻中復(fù)制模型的運(yùn)動(dòng)。
使用CLO軟件為化身模特設(shè)計(jì)服裝、為其設(shè)置動(dòng)畫(huà)，并使用樣式遷移（通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡(jiǎn)稱(chēng)CNN，識(shí)別出圖案、紋理及顏色等，而后將設(shè)計(jì)結(jié)果放置在服裝之上）開(kāi)發(fā)出新的紡織方式與服裝表面。此次虛擬時(shí)裝秀的3D環(huán)境使用Unity游戲引擎構(gòu)建而成，Kazantzis也高度贊賞了Unity提供的虛擬設(shè)計(jì)與靈活輸出（包括VR與AR應(yīng)用程序）選項(xiàng)。他使用粒子系統(tǒng)創(chuàng)建包括霧在內(nèi)的天氣效果，甚至在水下環(huán)境中創(chuàng)建了水母等多種海洋生物。在導(dǎo)入動(dòng)畫(huà)服裝與紋理之后，Unity即可將全部素材整合起來(lái)，創(chuàng)造出終極體驗(yàn)并導(dǎo)出為VR場(chǎng)景。設(shè)計(jì)成果可以用于360度導(dǎo)航網(wǎng)站，或者在Sketchfab中提供AR體驗(yàn)?？傮w而言，AI技術(shù)在開(kāi)發(fā)創(chuàng)意產(chǎn)品、環(huán)境設(shè)計(jì)并生成身臨其境般的內(nèi)容方面，擁有極為強(qiáng)大的能力。
Katzantzis還與倫敦時(shí)裝學(xué)院2019年圖案與服裝技術(shù)課程畢業(yè)生Greta Gandossi（同時(shí)擁有建筑學(xué)學(xué)位）以及Tracy Bergstrom（擁有數(shù)據(jù)科學(xué)背景）攜手合作。三人構(gòu)成一條管道，從歸檔素材中提取姿態(tài)，創(chuàng)建3D服裝并將成果導(dǎo)入U(xiǎn)nity。Mary Thrift、Tirosh Yellin與Ashwini Deshpande等在校學(xué)生也一同參與了虛擬時(shí)裝秀的設(shè)計(jì)工作。
本輪AI課程于今年3月開(kāi)始，作為概念驗(yàn)證的虛擬時(shí)裝秀則于6月完成。這樣的速度無(wú)疑令人難以置信，也不禁讓人好奇這種內(nèi)容創(chuàng)作方式是否適用于不同規(guī)模的廠(chǎng)牌與時(shí)尚企業(yè)。Matthew Drinkwater給出的答案是“當(dāng)然可以，而且此類(lèi)項(xiàng)目能夠嚴(yán)格根據(jù)預(yù)算水平進(jìn)行設(shè)計(jì)。我們使用的GPU越多，得出的結(jié)果就越是令人印象深刻。”另外，他也意識(shí)到這方面工作需要多種多樣的技能組合，而這一切也會(huì)給項(xiàng)目周期帶來(lái)影響。但無(wú)論如何，他堅(jiān)信“在接下來(lái)的一段時(shí)間內(nèi)，必然會(huì)出現(xiàn)更多時(shí)尚與AI聯(lián)手的用例。”
這場(chǎng)概念驗(yàn)證時(shí)裝秀將作為本屆倫敦時(shí)裝周第五天的發(fā)布內(nèi)容。在本屆時(shí)裝周上，大多數(shù)品牌選擇在線(xiàn)直播自己的時(shí)裝表演，或是在指定的“發(fā)布時(shí)間”在線(xiàn)開(kāi)放概念或時(shí)裝表演視頻。Launchmetrics的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，這類(lèi)數(shù)字展示方法產(chǎn)生的參與度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于實(shí)體時(shí)裝表演。AI生成的虛擬時(shí)尚體驗(yàn)?zāi)芊裰厮軙r(shí)裝秀的未來(lái)？與從業(yè)企業(yè)們的呼叫類(lèi)似，Drinkwater表示“很明顯，時(shí)裝周需要不斷發(fā)展以提供更加多樣化且可訪(fǎng)問(wèn)的體驗(yàn)。必須承認(rèn)的一點(diǎn)在于，我們的實(shí)體與數(shù)字生活的邊界正變得越來(lái)越模糊，未來(lái)的時(shí)裝秀必然與過(guò)去的傳統(tǒng)展示活動(dòng)大不相同。”
以創(chuàng)意方式運(yùn)用AI技術(shù)的幾種重要方式，包括使用計(jì)算機(jī)創(chuàng)作藝術(shù)品。其中一幅作品于2018年在佳士得拍賣(mài)行以432500美元的價(jià)格售出（比預(yù)估價(jià)高出45倍）。這幅《Edmond Belamy肖像畫(huà)》由自學(xué)成才的AI藝術(shù)家Robbie Barrat使用GAN模型與巴黎藝術(shù)團(tuán)體Obvious合作創(chuàng)作。Barrat還參與了巴黎世家組織的AI時(shí)裝秀，并為時(shí)尚品牌Acne Studios訓(xùn)練了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以協(xié)助設(shè)計(jì)其AW20男士系列產(chǎn)品。在消費(fèi)者與市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)方面，深度偽造（deep fake）技術(shù)讓消費(fèi)者們也能親身融入到自己夢(mèng)寐以求的品牌形象當(dāng)中。此外，RefaceAI應(yīng)用則能夠?qū)⒂脩?hù)的面部替換進(jìn)品牌視頻，并在近期與Gucci進(jìn)行測(cè)試合作期間每天進(jìn)行超過(guò)百萬(wàn)次“換臉”與40萬(wàn)次轉(zhuǎn)發(fā)。
圖：Mathilde Rougier利用廢舊材料創(chuàng)作的全新紋理效果
在實(shí)驗(yàn)方面，為了通過(guò)廢棄物的循環(huán)利用以解決可持續(xù)問(wèn)題，時(shí)裝設(shè)計(jì)專(zhuān)業(yè)研究生Mathilde Rougier正使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）設(shè)計(jì)類(lèi)似于樂(lè)高積木的連環(huán)扣鎖型下垂面料，借此推出新的時(shí)尚產(chǎn)品。她的努力，標(biāo)志著時(shí)裝設(shè)計(jì)、人工智能與可持續(xù)發(fā)展問(wèn)題之間的融合正邁向新的高度。
時(shí)尚領(lǐng)域的創(chuàng)意AI尚處于起步階段，但發(fā)展勢(shì)頭正在明顯增強(qiáng)。隨著時(shí)尚教育與時(shí)尚行業(yè)中3D數(shù)字設(shè)計(jì)思維的迅速推廣，再結(jié)合疫情沖擊下實(shí)體展示能力的嚴(yán)重受限，AI技術(shù)有望得到廣泛運(yùn)用并激發(fā)行業(yè)的整體創(chuàng)造力。如果一群沒(méi)有任何編碼經(jīng)驗(yàn)的學(xué)生都能夠在幾個(gè)月以及有限的預(yù)算之下拿出這樣的成果，相信專(zhuān)業(yè)時(shí)尚行業(yè)會(huì)帶給我們更大的驚喜。
