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人工智能在服裝行業(yè)的落地
識(shí)別圖像標(biāo)簽首先需要制定專業(yè)的標(biāo)簽體系，這就需要與行業(yè)結(jié)合。知衣科技標(biāo)簽體系通過跟很多設(shè)計(jì)師的交流，并結(jié)合行業(yè)內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)以及比較成熟的標(biāo)簽體系，制定出的一套標(biāo)簽體系能夠識(shí)別超過500個(gè)不同的標(biāo)簽。
同時(shí)，打標(biāo)也非常重要，機(jī)器學(xué)習(xí)需要通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)提升準(zhǔn)確度。深度學(xué)習(xí)第一次受到大家關(guān)注是通過imagenet，imagenet和之前的圖像分類數(shù)據(jù)集相比最大的特點(diǎn)就是數(shù)據(jù)量大，百萬量級(jí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集才能讓深度學(xué)習(xí)的算法能夠達(dá)到比較好的效果。
對(duì)于服裝類的數(shù)據(jù)來講也是類似的訓(xùn)練過程。首先需要有大量精準(zhǔn)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，在長期的數(shù)據(jù)積累過程中知衣科技積累了超過1000萬的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)完全由專業(yè)的設(shè)計(jì)師團(tuán)隊(duì)來進(jìn)行打標(biāo)，有一套非常嚴(yán)格的質(zhì)量控制體系能夠讓標(biāo)簽識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到一個(gè)比較高的水平。
知衣科技與國內(nèi)所有能夠提供API服務(wù)的企業(yè)做過一些對(duì)標(biāo)，在服裝標(biāo)簽識(shí)別準(zhǔn)確率上，知衣的圖像識(shí)別系統(tǒng)至少能高出十個(gè)點(diǎn)，客戶在使用后會(huì)感到非常明顯的差異。之所以會(huì)有這樣的明顯的效果改進(jìn)，是因?yàn)橹驴萍家环矫驷槍?duì)服裝有專門的模型結(jié)構(gòu)，因?yàn)闃?biāo)簽體系很大，可以用多分支結(jié)構(gòu)去訓(xùn)練模型，達(dá)到相互促進(jìn)的效果；另一方面利用高質(zhì)量的標(biāo)簽數(shù)據(jù)來更好地訓(xùn)練模型，而不是簡單從imagenet上finetuning，因?yàn)檫@樣訓(xùn)練出來的模型可遷移性比較差，而服裝有街拍、擺拍、掛拍等等，各種各樣不同的數(shù)據(jù)分布相差非常多。
服裝設(shè)計(jì)師是一群非常挑剔的人，當(dāng)你的模型只有70% 或者甚至有60% 的準(zhǔn)確度的時(shí)候，對(duì)他們來講幾乎是不可用的，只有85% 到90% 的準(zhǔn)確度才在他們?nèi)萑谭秶鷥?nèi)。正確率的水平?jīng)Q定系統(tǒng)到底可用不可用，人臉識(shí)別只有80% 的準(zhǔn)確率是完全沒有辦法商業(yè)化的，當(dāng)準(zhǔn)確率達(dá)到99% 的時(shí)候才有可能用到安防、支付等系統(tǒng)。
服裝行業(yè)也是類似的，當(dāng)識(shí)別準(zhǔn)確率或者標(biāo)簽專業(yè)度都達(dá)不到要求的時(shí)候，系統(tǒng)肯定是不可用的狀態(tài)。當(dāng)識(shí)別準(zhǔn)確率能夠達(dá)到一定的水準(zhǔn)之后，設(shè)計(jì)師才會(huì)逐步地去接受這樣的工具。
除了標(biāo)簽識(shí)別之外，知衣科技也會(huì)做一些圖像搜索相關(guān)的工作。推薦和搜索是最高效的兩種信息獲取方式。除了標(biāo)簽搜索之外，以圖搜圖的這種方式也是必要的。為什么這么久以圖搜圖仍然沒有可用的系統(tǒng)？兩個(gè)方面的原因，第一就是數(shù)據(jù)庫的大小，算法做的再好，數(shù)據(jù)庫不夠全，就找不到相似的東西。因此，知衣科技的第一步就是搜集海量的服飾類相關(guān)數(shù)據(jù)庫，解決基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的問題。
第二個(gè)問題是，搜出來東西到底是背景相似還是其他方面相似？很多人說以圖搜圖很簡單，imagenet pretrained model，再去做特征提取和比較就可以了。但這樣做出來的搜索結(jié)果完全不能夠符合設(shè)計(jì)師的要求，設(shè)計(jì)師也不知道為什么會(huì)給他推薦不是他想要的結(jié)果。
知衣科技的圖片搜索系統(tǒng)完全基于服裝設(shè)計(jì)師對(duì)「相似」的理解，就是設(shè)計(jì)師是怎么去理解領(lǐng)形相似、顏色相似、風(fēng)格相似、面料相似的。這些都是相似點(diǎn)，這些相似點(diǎn)都跟標(biāo)簽體系相關(guān)，在識(shí)別這些標(biāo)簽的過程中，提取出針對(duì)服裝相似的一些特征，判斷出哪兩款服裝相似，從而應(yīng)用到服裝設(shè)計(jì)師的日常工作當(dāng)中。
以下幾張圖都是知衣科技圖像識(shí)別系統(tǒng)的簡單demo。第一張圖是紋理，有些企業(yè)有比較大的花型數(shù)據(jù)庫，設(shè)計(jì)師設(shè)計(jì)的時(shí)候會(huì)尋找?guī)熘杏袥]有現(xiàn)成的稿件。目前知衣科技和國內(nèi)一些比較大型的面料廠商有相關(guān)的合作案例。
第二張圖展示的是款式搜索。大家可以看到搜出來的東西比較「神似」，一模一樣的款式對(duì)設(shè)計(jì)師來講沒有太大幫助，他們想要的是相似但又不相同的款式，這樣才會(huì)對(duì)他們的工作有幫助。
第三張圖是知衣科技識(shí)圖部分的簡單demo，一張圖平均下來可以識(shí)別大概10到15個(gè)不同的標(biāo)簽，包括各種各樣的細(xì)節(jié)和設(shè)計(jì)點(diǎn)。經(jīng)過專業(yè)設(shè)計(jì)師的檢測，識(shí)別出來的準(zhǔn)確率基本上能夠達(dá)到90% 左右。
下面這張圖展示的是2D和3D不同維度的識(shí)別。比如2D用于扣圖以及面料顏色的識(shí)別，把膚色部分區(qū)域去除，識(shí)別出來的顏色會(huì)更加的精準(zhǔn)。右邊的是3D的效果展示，可以看到紅色的底色被扣掉，但是紋理和面料還留存在上面，這樣方便設(shè)計(jì)師換紋理或者換面料，能夠幫助設(shè)計(jì)師節(jié)省打版和開版的成本。
在擁有技術(shù)能力和數(shù)據(jù)收集能力的背景下，能怎樣去幫助設(shè)計(jì)師的業(yè)務(wù)？首先全維度數(shù)據(jù)，通過AI的算法能夠識(shí)別出來服裝上的設(shè)計(jì)點(diǎn)，在擁有這些設(shè)計(jì)點(diǎn)之后就能夠統(tǒng)計(jì)分析出時(shí)尚流行趨勢的變化規(guī)律，比如highlight一些設(shè)計(jì)點(diǎn)，通過哪些設(shè)計(jì)點(diǎn)下降哪些設(shè)計(jì)點(diǎn)上升，知道今年什么樣的款式更流行，什么款式?jīng)]有那么流行。
當(dāng)設(shè)計(jì)師在設(shè)計(jì)的時(shí)候可以參考這些流行元素。當(dāng)設(shè)計(jì)師沒有靈感的時(shí)候，可以去看看應(yīng)該設(shè)計(jì)什么樣的款式會(huì)更加符合市場的需求，有靈感的時(shí)候也可以通過數(shù)據(jù)來驗(yàn)證。比如覺得今年紅色流行，但數(shù)據(jù)顯示紅色下降了，顯示黃色流行，可以看一下到底紅色的款式和黃色款式都有哪些。以這種方式幫助設(shè)計(jì)師把握趨勢，更好地進(jìn)行風(fēng)控，產(chǎn)生二次思考從而避免一些問題。
除了可以在渠道數(shù)據(jù)上進(jìn)行從趨勢到款式開發(fā)的鏈路，還可以通過以圖搜圖、智能試衣這樣一些工具，幫助設(shè)計(jì)師提高效率。根據(jù)用戶的行為習(xí)慣，個(gè)性化推薦圖片或者博主，支持按類目以及自然語言的搜索，這樣設(shè)計(jì)師找款的時(shí)候會(huì)更加方便。
通過對(duì)電商數(shù)據(jù)的收集、整理和分析，能夠幫助客戶更快地找到現(xiàn)在市場上的爆款，如何定價(jià)、如何定顏色，SKU怎么分布，不同的顏色比例，不同品類該怎么樣來規(guī)劃。同樣通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析能夠讓設(shè)計(jì)師清楚地了解到市場情況，比如去年雙11流行什么元素，去年6月流行什么款式，從而幫助設(shè)計(jì)師在做設(shè)計(jì)的時(shí)候不會(huì)設(shè)計(jì)出太偏離市場需求的款式。知衣科技的產(chǎn)品能夠通過一些具象的數(shù)據(jù)分析，幫助設(shè)計(jì)師或者商品部門更好地把握商品規(guī)劃。
上面是知衣科技的合作案例，幫助服裝從業(yè)者的單人監(jiān)控店鋪數(shù)量從最初10家增加到200家，款式上線周期從三周縮短到一周，開發(fā)款式數(shù)量從每個(gè)月50款增加到近每月200款。
隨著直播的興起，上新節(jié)奏越來越快。傳統(tǒng)的服裝品牌每年要上新3000到5000款，而現(xiàn)在很多直播網(wǎng)店一個(gè)月就要播2000款以上。新的服裝商業(yè)模式對(duì)款式數(shù)量的需求越來越大，對(duì)開款效率的要求也越來越高，通過數(shù)據(jù)分析工具能夠幫助設(shè)計(jì)師在保證開款質(zhì)量的同時(shí)，提高開款效率，進(jìn)而提升整個(gè)企業(yè)的運(yùn)作效率。
知衣科技也能幫助服裝企業(yè)提升制作商品企劃的效率，大部分服裝企業(yè)都要規(guī)劃今年做什么產(chǎn)品，特別是線下服裝企業(yè)，都是反季開款，提前半年做規(guī)劃。怎樣規(guī)劃半年之后應(yīng)該開多少連衣裙、襯衣、牛仔褲？怎么樣把握比例？通過數(shù)據(jù)分析工具，服裝企業(yè)不僅能知道自己的情況，還能了解競爭對(duì)手甚至整個(gè)行業(yè)是什么樣的情況。這對(duì)企業(yè)的商品企劃有巨大的指導(dǎo)作用，幫助商品企劃制作時(shí)間從三個(gè)月縮短到兩個(gè)月，另外設(shè)計(jì)師通過知衣科技的分析工具還能夠提升10% 的款式選中率，開款質(zhì)量能夠得到更好的保證。
趨勢分析和智能試衣這樣的一些工具，能夠提高設(shè)計(jì)師工作效率并且降低成本，例如智能試衣工具能夠降低服裝企業(yè)的打樣成本，當(dāng)設(shè)計(jì)師覺得某一款版型還不錯(cuò)，而面料或者紋理需要更換時(shí)，只需通過智能試衣工具在線上即可實(shí)現(xiàn)。
目前很多知名服裝品牌或頂級(jí)淘寶店商家都與知衣科技有著深入的合作。之所以能夠在相對(duì)比較短的時(shí)間內(nèi)獲得數(shù)百家客戶青睞，是因?yàn)橹驴萍嫉臄?shù)據(jù)和技術(shù)能力不僅是被設(shè)計(jì)師認(rèn)可的，而且被證明是能夠在服裝行業(yè)成功落地應(yīng)用的。
在人工智能技術(shù)落地過程中最核心的思路是發(fā)現(xiàn)問題，比如要思考行業(yè)或者具體場景中有哪里需要得到提升，技術(shù)在提升過程中能夠起到什么樣的作用，需要什么樣的技術(shù)來做支撐。找到這樣的需求的時(shí)候，再去把這個(gè)需求實(shí)現(xiàn)出來，這樣才能真正幫助客戶創(chuàng)造價(jià)值、節(jié)省成本以及創(chuàng)造利潤，這才是技術(shù)能夠落地的比較好的場景。
來源: 微信公眾號(hào)：IT桔子
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