Развитие ИИ в производстве одежды

Мы поговорили с консультантом по модным технологиям Томасом Ротери о том, что искусственный интеллект может сделать для создания дизайна и прогнозирования тенденций в розничной торговле.

Ранее в этом году на конференции Sportswear Pro 2024, проходившей в выставочном центре RAI Amsterdam, тысячи людей со всего мира смогли провести четыре дня, погрузившись в будущий потенциал индустрии спортивной одежды.

Одним из участников и докладчиков мероприятия был консультант по технологиям моды и бывший старший дизайнер мужской одежды в FILA Томас Ротери. Для Томаса будущее спортивной одежды и индустрии моды в целом — и тема, о которой он говорил в качестве гостя на панельной дискуссии — тесно связаны с искусственным интеллектом (ИИ).

«Одной из тем, которую мы затронули во время нашей панели Sportswear Pro, был процесс формирования идей», — сказал Томас.

«В креативном дизайне идеация — это генерация идей для процесса дизайна. Для этого есть несколько действительно хороших инструментов ИИ. Например, в случае с такими компаниями, как FILA или Adidas, вы можете взять выборку продуктов из каталога бренда и, по сути, обучить модель ИИ для создания новых продуктов на основе этих входных данных. Таким образом, она будет создавать дизайны, о которых вы бы не подумали, но они будут связаны с идентичностью бренда.

«Некоторые из этих моделей ИИ очень сложны, и вы можете добавлять дополнительные подсказки. Например, вы можете сказать «вдохновлено ар-деко», и это объединит ваш фирменный стиль с небольшим количеством другого влияния. Это может помочь вам генерировать идеи гораздо быстрее, чем вы это делали бы, будучи человеком.

«На самом деле, вы также можете создать такой же дизайн для своего рекламного и маркетингового контента. Один из моих коллег-участников — Ян Кэмпбелл Коул, мой друг, дизайнер и преподаватель в Университете Ноттингем Трент — организует семинары, на которых он создает маркетинговый пакет в стиле Hermès, используя прекрасные изображения, созданные ИИ. Обычно это может стоить сотни тысяч фунтов, требуя топ-моделей и фотографов, но с ИИ это всего лишь полдня работы, когда вы знаете, что делаете».

Ограниченное использование, неограниченный потенциал

Тем не менее, люди опасаются потенциальных недостатков ИИ. Хотя Томас не отрицает более широкие социальные риски все более мощного ИИ, он говорит, что для тех, кто работает в сфере дизайна и печати, важно рассматривать наше более ограниченное использование ИИ как просто инструмент.

Прогнозирование тенденций — еще одна интересная область, в которой машинное обучение может помочь определить будущие события.

«Я думаю об ИИ как о времени, когда появился первый калькулятор. Это случай, когда нужно убрать с пути суммы и математику, чтобы можно было заняться анализом, той частью работы, которая не сводится только к сложению и вычитанию. ИИ — это просто еще одна часть технологии, которая предлагает определенные преимущества с точки зрения генерации идей, в то время как, будучи людьми, мы справляемся с определенными задачами лучше», — говорит он.

Однако ИИ может делать больше, чем просто генерировать идеи: прогнозирование тенденций — еще одна интересная область, в которой машинное обучение может помочь предсказать будущие события.

«Это действительно интересно, и это то, что постоянно развивается», — говорит Томас.
«На моей последней встрече с компанией Heuritech — французской компанией, которая уже давно работает в сфере искусственного интеллекта, задолго до того, как это стало модным, — они продемонстрировали технологию распознавания изображений, которая ежедневно просматривает миллионы изображений в социальных сетях, а затем отслеживает различные идентифицируемые особенности на этих изображениях.

«Например, если красные свитера начинают появляться в аккаунтах инфлюенсеров и социальных сетей, Heuritech может предсказать, что красные свитера будут иметь рекордный спрос на рынке в определенный период времени. Поэтому компании захотят включить тенденции, которые выделяет эта технология, в свои ассортименты».

Первые шаги

Учитывая, что потенциальные возможности использования ИИ, по-видимому, безграничны и уже используются многими предприятиями отрасли, как члены FESPA могут начать использовать эту технологию?

«AI 101 — начать использовать Midjourney и исследовать его. Это весело и удивительно. Это немного похоже на то, как будто впервые заходишь в фотолабораторию, но вместо чудесного изображения от света и химикатов это одно из слов, которые вы использовали. Вы создали дизайн с помощью некоего волшебства за кулисами. С этим вы можете получить представление о том, что возможно», — говорит Томас.

Помимо Midjourney, стоит посмотреть, чем занимаются другие ключевые люди в этом секторе.
«Печать — огромная отрасль, но стоит посмотреть, как разные бренды используют ИИ, поскольку здесь есть множество возможностей для партнерства и продвижения вперед», — говорит Томас.

«Затем, на третьем этапе, имея хорошее представление о том, куда это может привести, вам нужно начать работать над идеей разработки уникального производственного процесса по доступной цене. Поскольку люди хотят производить продукты ИИ и индивидуализированные продукты, уникальность станет огромным фактором».

ИИ-штурмовики

Наконец, чтобы избежать модного Армагеддона в стиле «Восстания машин», важно осознать, что наши скромные человеческие таланты еще не совсем излишни.

«Мы должны убедиться, что не поощряем лень; нам нужно научить студентов использовать ИИ как инструмент, а не как костыль. Нам по-прежнему нужно использовать наши человеческие возможности, чтобы максимально сократить количество ошибок», — говорит Томас.

Нам необходимо убедиться, что люди по-прежнему отвечают за контроль качества, надзор за процессами и выпуском продукции.

«По мере того, как все становится сложнее, способность уменьшать эти ошибки будет становиться все сложнее. Если есть одна ошибка из 10, мы можем это заметить. Если есть одна ошибка из 100, мы можем попытаться заметить и ее. Когда это одна ошибка из 10 000, ее почти невозможно проверить. Но эта одна ошибка, если вы предоставите ее ИИ, может иметь ужасные последствия.

«Простым примером может служить изображение нацистских штурмовиков, созданное с помощью искусственного интеллекта Gemini от Google, где солдаты были расово разнообразными. Человек не допустил бы такой ошибки. Поэтому нам нужно убедиться, что люди продолжают отвечать за контроль качества, надзор за процессами и выпуском, поскольку если вы упустите проблему на этапе проектирования, то возникнет множество издержек на последующих этапах производства».