Искусственный интеллект, 3D-моделирование и Big data все чаще становятся атрибутами fashion-индустрии. То Dolce & Gabbana выпустят на подиум дронов, то Prada пригласят на показ виртуальную модель, то огромный трансформер выведет за руку Ирину Шейк на шоу Philipp Plein. «Коммерсантъ Стиль» поговорил с российскими разработчиками и узнал, какие решения они предлагают для развития модной индустрии будущего.
Фото: Getty Images
Try.Fit — виртуальная примерка обуви
Ваган Мартиросян:
CEO Try.Fit Ваган Мартиросян
CEO Try.Fit Ваган Мартиросян
— Каждый раз, когда человек покупает обувь, у него есть определенная цель. Либо он планирует заниматься в ней спортом, либо ходить на работу, либо прогуливаться в парке. И часто так бывает: примеряете в магазине обувь — все хорошо, начинаете носить — некомфортно. Дело в том, что во время примерки в магазине стопа не испытывает таких нагрузок, как во время бега, например. Ведь при ударе о землю стопа может значительно увеличиваться. Try.Fit занимается разработкой технологии, которая позволяет виртуально «примерить» несколько тысяч пар за несколько секунд и понять, насколько та или иная обувь будет удобна во время ношения. Сначала мы сканируем стопу, потом симулируем бег, прыжки и другие активности в зависимости от вашей цели, а затем сравниваем полученную трехмерную модель стопы в динамике с трехмерной колодкой.
Человеку нужно прийти один раз в магазин, встать ногами на 3D-сканнер Try.Fit и отсканировать свою стопу. Через минуту мобильное приложение в его телефоне выдает список всех моделей обуви, которые есть в наличии в магазине, указывая наиболее подходящие. Пары ранжируются по десятибалльной шкале. Модели с рейтингом 7,5 балла будут сидеть на ноге хорошо, выше 8,5 — идеально.
Единожды отсканировав стопы, человек может сохранить эти данные в мобильном приложении и потом подбирать себе обувь, не выходя из дома
Единожды отсканировав стопы, человек может сохранить эти данные в мобильном приложении и потом подбирать себе обувь, не выходя из дома, в любом магазине--партнере Try.Fit. По времени весь процесс занимает несколько секунд. Однако на самом деле за этим стоят очень сложные облачные вычисления. Математика, схожая с симулированием, например, полета баллистической ракеты или самолета.
Сегодня Try.Fit сотрудничает с такими брендами, как Adidas, Ralf Ringer, Intersport, «Эконика» и другие. До конца этого года мы планируем предложить пользователю выбор из 75 тыс. моделей разных магазинов. При этом и мировых брендов в том числе.
SuitApp — виртуальный стилист
CEO SuitApp Елена Лактионова
CEO SuitApp Елена Лактионова
Елена Лактионова:
— Не секрет, что в любом онлайн-магазине есть раздел «похожие товары» и «с этим товаром часто покупают». Однако именно в сфере fashion эти рекомендации чаще всего не работают. Например, клиент хочет приобрести вечернее платье и в рекомендованных к нему товарах видит зимние ботинки, потому что кто-то когда-то совершил именно такую покупку. Технология SuitApp предлагает клиенту завершенный и стилистически согласованный образ к любой просматриваемой вещи. Например, к вечернему платью наша технология подберет элегантную обувь, сумку, аксессуары, то есть все, что необходимо для создания гармоничного образа. При этом к одной и той же вещи мы предлагаем несколько луков на выбор.
Все образы создаются автоматически: технология SuitApp предлагает клиенту завершенный и стилистически согласованный образ к любой просматриваемой вещи
Все образы создаются автоматически. Для начала при помощи технологий компьютерного зрения мы определяем множество параметров каждой вещи: форму горловины, фасон рукава, наличие и тип принта и т. д. Чем больше мы работаем над проектом, тем больше параметров учимся распознавать. Далее задача состоит в том, чтобы найти вещи, сочетающиеся между собой. Для этого мы используем обученные нейросети и комплекс алгоритмов, созданных в коллаборации со стилистами, математиками и разработчиками. Сейчас наша система умеет создавать неограниченное количество как женских, так и мужских луков в разных стилях: casual, fitness, wedding и других.
Trendmind — виртуальный модельер
CEO Trendmind Сергей Пономаренко
CEO Trendmind Сергей Пономаренко
Сергей Пономаренко:
— Изначально мы планировали создать арт-проект, в котором в роли дизайнера выступает искусственный интеллект. Было интересно понять, способна ли машина справиться с творческими задачами, которые стоят перед дизайнерами одежды. Мы начали работу, и в процессе подготовки выставки стало понятно, что как бизнес-проект идея более перспективна. Наш продукт — технология виртуальной разработки дизайна, подходящая для больших масс-маркет брендов, для которых важна не столько уникальность одежды, сколько ее соответствие тренду и скорость производства.
Trendmind – это нейросеть, которая «рисует» эскизы одежды
Проще говоря, проект Trendmind — это нейросеть, которая «рисует» эскизы одежды. Чтобы «научить» ее этому, мы должны были показать ей сначала множество примеров. Для этого мы написали скрипт, который «ходил» по сайту одного крупного масс-маркета, выкачивал фотографии платьев и «показывал» нейросети. Однако из-за того, что все модели там были довольно простые, первые эскизы нашего виртуального дизайнера получились скучными и однообразными. Мы написали другой скрипт, который стал искать дизайнерские платья со сложными принтами и оригинальным кроем уже в люксовых магазинах. На такой выборке нейросеть научилась делать более интересные модели. При этом технология Trendmind не работает по принципу комбинаторики: она не берет рукава от одной модели, а юбку — от другой. Нейросеть понимает, что такое платье, и учится делать новые модели. Однако пока данная технология может работать только в том стилевом диапазоне, который задал ей человек. Этим она и отличается от реального модельера.
Наше первое коммерческое сотрудничество было с российским брендом нижнего белья Trusbox. Мы разработали дизайн для совместной коллекции. Для этого мы точно так же собрали список брендов, дизайн которых нравится Trusbox, написали скрипты, собрали изображения и на их основе обучили Trendmind.
Tardis — виртуальная примерка одежды
Сооснователь Tardis Ваге Таамазян
Сооснователь Tardis Ваге Таамазян
Ваге Таамазян:
— Наш продукт Sizolution, который мы разрабатываем в компании Tardis, помогает решать одну из главных проблем современных онлайн-магазинов — снизить большое количество возвратов одежды из-за неправильно подобранного размера или неудачной посадки. Наша задача заключается в том, чтобы подобрать покупателю оптимальный размер, а также показать, как та или иная вещь будет на нем сидеть.
Система Sizolution, основанная на технологии искусственного интеллекта, интегрируется в веб-ресурсы и мобильные приложения интернет-ритейлеров, позволяя покупателям существенно упростить выбор одежды. Нужно ввести свой рост, вес, обхват груди, обхват талии, после чего система «предсказывает» больше 80 параметров тела человека и на основе этого дает рекомендации для того или иного элемента одежды: какой размер лучше заказать, как эта вещь будет сидеть.
Система «предсказывает» больше 80 параметров тела человека и на основе этого дает рекомендации для того или иного элемента одежды
Например, выбрав какое-нибудь платье, девушка сможет посмотреть, будет оно выше или ниже колен, как оно будет сидеть в груди, талии, бедрах, какой длины будут рукава и так далее. Это и есть виртуальная примерка в рамках интернет-магазина.