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當感官 Fashion 遇上理性 AI 阿里巴巴賈夢雷:綻放全民創意

Fashion 的事你不懂?那就交給人工智能吧。上星期阿里巴巴與香港理工大學共同推出「Fashion AI」數據集,以推動人工智能應用於時尚行業。但到底理性的 AI 遇上追求美感的 Fashion,會產生甚麼變化?負責有關的項目的阿里巴巴淘寶技術部資深技術專家賈夢雷相信,透過人工智能,愈來愈多人可以參與時尚,貢獻創意,而實體店亦會經歷巨大的改變。

▲理大紡織及製衣學系鄭翼雄時裝教授及副系主任黃偉強(左), 以及阿里巴巴淘寶技術部資深技術專家賈夢雷先生(右)

 

可補充「以圖搜索」不足之處

據當日介紹,「FashionAI 數據集」是根據服飾屬性標籤(即時裝特徵,例如袖長、 領子設計、裙型)及服飾關鍵點(例如頸線、袖口、腰線),把服飾圖像進行系統性的分析和標註。這樣,數據集可結合服飾專業及機器學習的要求,讓機器能深入理解時裝,推動時尚行業與人工智能融合。

「數據集」的作用與現時常見的「以圖搜索」不同。「以同搜索」是利用整張圖像去搜尋相同或類似的圖像,但當顧客只對圖像上的某些服飾設計元素感興趣,而希望搜尋具備某種設計元素的服飾圖像時,現今的搜尋技術未能滿足這需求。故此,以屬性標籤和服務關鍵點為基礙的「數據集」便可大派用場。

 

不同人有不同視角 制訂知識需與各方洽談

阿里巴巴淘寶技術部資深技術專家賈夢雷表示,數據集的製作分為兩大部分。首先是制訂知識,例如一件衣服應分為多少個大類,然後有多少個主類,接著再多少個部位。這方面便需要與香港理工大學合作。在下一步,阿里巴巴便會在淘寶和天貓上找回與衣服相關的圖片,再按照已建立的知識,把服裝打上相應的標籤。

不過,在制訂知識時會遇到不同挑戰,因為不同專業人士之間有不同看法,分歧很大。賈夢雷解釋,例如在設計師眼中,即使是圓領亦分了四種,但在算法或標註人員眼中,「他們是無論如何都分不清楚的」,所有針對這個知識點,他們會考慮將之合併。「因為大家都從不同視角、不同深度去看,我們要在知識的力度、粗細上要作很好的把控,還要作很多的捨棄。」

 

然而賈夢雷認為,最大的困難是在於製訂抽象的時裝風格。這個項目並非與理工大學合作,並已在前年完成。他指出,時裝風格牽涉多個專業人士群體的視角,當中包括設計師、電子商貿平台運營人員、服裝零售商等。「設計師的話,就會有前衛、古典、男性化、女性化的區分,但運營就是分為日韓風、街頭風、宮廷風,而到零售商就更靈活,有小星星風格等等。不過這其實是不同的視角。」所以在制訂知識時,便需要各方的疏理,而且時間漫長,每制訂一個屬性便需要一年半時間。

至於衣服的材質,人工智能又如何識別到呢?賈夢雷指出,淘寶和天貓的商家在提交商品時,會輸入很多標籤,包括材質,但部分商家或會有意無意地輸入錯誤的標籤。所以他舉例,指假如一件衣服有 80% 的屬性能通過機器學習識別,系統也會相信其材質資料是正確;相反,如果他在機器學習中的通過率較低,系統便不會採納其材質資料。

▼賈夢雷稱,制訂像「日韓風」一類抽象的時裝風格之標籤時,需要與不同專業人士進行漫長溝通。

 

技術進步可望降低參與門檻

最後,當時裝融合人工智能技術,會有甚麼改變?他以電影行業為例,指以前是無聲電影,只有少數人參與,然後到有聲、膠片、數碼,到現在用一部手機便能拍一部電影,「參與的人,可以貢獻的創意愈來愈廣。」

不過,在科技進步時,一些技巧可能會流失。「在無聲電影時段,其實蒙太奇怎樣去剪輯,發展是登峰造極,但是有聲電影來的時候,可能在無聲電影中的一些技藝沒有辦法保存下來。」然而同時間,由於門檻愈來愈低,愈來愈多人能進入這個行業,指攝自己的影片。

「我覺得時尚亦是這個樣子。」賈夢雷認為,隨著技術帶來的改變,時裝將由現時高高在上的情況,變成更多人參與創作,進行自己的審美。

 

實體店由「售賣單品」變成「售賣生活方式」

除此之外,賈夢雷相信實體店也會經歷巨大改變,因為店鋪不再只是陳列商品,更擁有搭配的能力。「AI 可以讓衣服與千千萬萬件商品產生關聯。」故此,實體店會由售賣單品變成售賣生活方式,「正如 Instagram 和 Pinterest 一樣。」但不同的是,Instagram 和 Pinterest 是由網友貢獻,但以後實體零售會由人工智能參與。

另一方面,隨著人工智能提供更多建議搭配,商店可拓展產品銷量。例如當人工智能建議某衣服可搭配某褲子或手袋時,便可廷續購買,或者增加與其他品牌合作的機會。賈夢雷表示,現時已有國內外品牌表達與他們合作的意願,而他們會在七月在香港推出快閃店,期望可與香港品牌合作。

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Dennis Ma

The authorDennis Ma

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