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。現在預測工作也可以交給人工智慧，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，加州聖地牙哥大學研究人員及 Adobe 開發出一種人工智慧，會學習個人穿搭風格，並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 種不同的演算法，研究人員訓練卷積神經網路（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路（Generative Adversarial Network，GAN），這是一種在生成逼真圖像方面特別精通的人工智慧，生成對抗網路透過 2 個以相同數據訓練的網路來運作，其中一個網路根據該資料庫生成假圖像，而另一個網路使用相同的資料庫來確定圖像是否真實，這種方法可以讓網路改善結果，在這項研究當中，生成對抗網路可為每個用戶創造多張產品圖像。
將生成對抗網路添加到推薦系統，可以幫助線上零售商了解除了已存在的項目之外，顧客還想要什麼產品。儘管如此，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製作一件衣服的 3D 效果圖。
研究團隊開發的生成對抗網路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。儘管目前有局限性，人工智慧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）已經在開發人工智慧系統，預測時尚趨勢，並且也採用生成對抗網路展開一些工作，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。
時尚人工智慧新創公司 Vue.ai 首席科學家 Costa Colbert 最近使用生成對抗網路產製假的時裝模特兒圖片，採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，人工智慧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，因此並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，儘管加州聖地牙哥大學和 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，生成對抗網路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製產品，而生成對抗網路可能是客製化服務中最便宜、快捷的方式，當然，也可以幫助業者賣出更多商品。
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- Artificial intelligence can say yes to the dress
（首圖來源：Flickr/Cajsa Lilliehook CC BY 2.0）