Jesteśmy świadkami czasów, w których sztuczna inteligencja jest wykorzystywana niemal w każdej dziedzinie życia. Nie ominęło to także branży modowej. Minęły już czasy, kiedy ubrania były szyte na miare, w wyniku żmudnego procesu dopasowywania materiałów, krojenia, tworzenia wzorów i szycia ręcznego, Mineły również czasy tak zwanych sieciówek, czyli sklepów z ubraniami, które oferują stosunkowo tanie i masowe produkty, które są powtarzalne i wiem czego się po nich spodziewać. Obecnie jesteśmy w erze Digital Clothing, czyli ubrań, które istnieją tylko w formie zapisanej na dysku lub jako token NFT. Czym są? Dlaczego niejednokrotnie są droższe od najbardziej znanych marek modowych jak Gucci czy Louis Vuitton? Jak wplywa to na modę oraz ogólnie zjawiska popkulturowe oraz gdzie w tym wszystkim jest Sztuczna Inteligencja?

 

Digital Clothes – czym są?

Cyfrowa odzież nie jest wykonana z tkaniny ani niczego namacalnego. Ubrania są wykonane z pikseli, a nie z tekstyliów, przy użyciu technologii komputerowych i oprogramowania 3D.

Podobnie jak w sklepie online standardowytch sklepów, można przeglądać dostępne ubrania. W zależności od sprzedawcy można wysłać swoje zdjęcie do zespołu projektantów 3D, którzy dopasują cyfrowo element garderoby na Twoim zdjęciu. Istnieje również możliwość samodzielnego wygenerowania zdjęcia, które można bezpośrednio udostępnić na przykład na Instagramie czy też innych mediach społecznościowych. Ma to dużą zaletę: mianowicie nie trzeba zużywać materiałów i wody aby pokazać się w sieci co jest bardzo ekologiczne. Tak jak w tradycyjnym sklepie, często możemy przymierzyć ubranie, które nas zainteresuje.

Moda cyfrowa nie ogranicza się jednak do ubrań dla awatarów. To rozwijająca się subkultura modowa, która obejmuje cyfrowe projektowanie i modelowanie odzieży w świecie rzeczywistym, przesyłanie projektów odzieży rzeczywistej i cyfrowej na blockchain (aby te pliki można było sprzedawać jako NFT – Non Fungible Token), a nawet cyfrowe ubrania renderowane na prawdziwych ludziach (technologia VR oraz AR).

Głowne zalety:

• Odzież cyfrowa jest przyjazna dla środowiska, w przeciwieństwie do tradycyjnego przemysłu modowego
• Odzież cyfrowa jest zgodna z obecnymi zwyczajami ludzi, którzy potrzebują strojum który pozwoli się wyróżnić
• Odzież cyfrowa jest istotna w czasach pandemii, kiedy ludzie nie wychodzą tak często, a zamiast tego popisują się w mediach społecznościowych
• Nowa technologia, w tym systemy sztucznej inteligencji ułatwiające tworzenie cyfrowej odzieży
• Nawiązanie do tworzenia awatarów i postaci w grach komputerowych

Sztuczna inteligencja w systemach Try-On

Artykuł [1] opisuje trzy zagadnienia z którymi trzeba się zmierzyć:

Skupimy się na pierwszym z nich czyli, dokładnym oszacowaniu ludzkich kształtów i rozmiarów i pozy [2].

Najlepsze wyniki mogą być osiągane z wykorzystanie nowoczesnych technik skanowania 3D. Jest to jednak kosztowne i nie zawsze możliwe. Dlatego jednym z zagadnień z jakim zmagają się twórcy algorytmów, które wykorzystywane są w Digital Clothing to estymacja pozy oraz kształtu ciała na podstawie zdjęcia. Autorzy artykułu przedstawiają rozwiązanie, które przewyższa wcześniejsze rozwiązania, szczególnie, jeśli chodzi o estymację pozy. Wyniki przedstawiamy, w krótkim demo, które zostało udostępnione przez autorów wraz z kodem źródłowym do własnych eksperymentów.

Zaproponowana architektura opiera się na CNN (Konwolucyjne sieci neuronowe) oraz RCCN (Rekurencyjne konwolucyjne sieci neuronowe). Autorzy zaznaczają jednak, że planują kontynuować prace z wykorzystaniem GAN  (Generative adversarial network) w celu poprawy wyników.

 

trend Digital Clothes na TikToku

Platforma TikTok to aktualnie jedno z najszybciej rozwijających się portali social-mediowych. Może nam się to podobać lub nie, ale z pewnością jest to miejsce, w którym kształtowana jest obecna popkultura. Tag #digital clothes ma 3.1B wyświetleń, a najbardziej popularne filmiki z tej kategorii osiągają wielomilionwe wyświetlenia. Większość z nich polega na zaprezentowaniu zakupionego ubrania cyfrowego w formie krótkiego wideo wraz z muzyką.

@blancdeblanc.co

Shop our digital dresses on @dressxcom #nftcommunity #digitalclothing

♬ original sound – Julia Blanc

@dressxcom

Wearing blue digital dress on top of the physical clothes 🥰 #dressx #digitalfashion

♬ Did It On’em – Nicki Minaj

Wydaje nam się, że w internecie możemy znaleźć o wiele gorsze zjawiska, trendy czy czelendże. Trend związany z zaprezentowaniem siebie z ubraniem cyfrowym, wydaje się być ciekawą i alternatywną metodą wyrażenia siebie i kreowania swojego wizerunku w internecie.

Od dłuższego czasu a właściwie od początku istnienia ludzkości to sami projektujemy sobie odzież. Ludzki mózg jest niezwykle kreatywny natomiast w pewnym momencie ta kreatywność przestanie być zaskakująca i estetyczna. Z pomocą przychodzą:

Data Science (DS), Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) – szeroko pojęte Artificial Inteligence (AI) ma jedną wielką zalete w porównaniu z wcześniej wspomnianymi “analogowymi projektantami” (ludziami): mają one wręcz nieograniczoną możliwość ekspresji czyli w naszym przypadku kreatywności. Jest to piękno matematyki, która stoi za tymi zagadnieniami. Ludzie od dawien dawna starają się pojąć chaos, który jest bardzo ciężki do opisania w matematyczny sposób. Jak się okazuje Artificial Inteligence nie ma z nim większego problemu szczególnie jeśli chodzi o tworzeniu przez siebie chaosu – w końcu badacze nie mają często pojęcia co się kryje za tak zwanym blackboxem którym są sieci neuronowe. Mimo to, projektanci, kiedy zacznynają tracić swoje pomysły na nowy design mogą wlaśnie skorzystać z tego świetnego narzędzia aby przesuwać granice projektowania i produkcji. Pozwoli im to na wyjście na szczyt w szybko zmieniającym się świecie mody.

Marki i projektanci już dziś coraz częściej starają się przewidywać, co klienci będą chcieli nosić w kolejnych latach. To przewidywanie to całkiem trudne zadanie. Ale staje się łatwiejsze w chwili kiedy można wykorzystać dane prosto od użytkowników mediów społecznościowych. Marki takie jak Finery i StitchFix mają dostęp do tych informacji. Pozwala im to na bieżąco planować style, w których zachowają się ludzie. Jeżeli chodzi o digital cloatches nie muszą się oni przejmować też ilością jaką trzeba wyprodukować, bo NFT jest tylko jedno (unikalny token), więc dla zwykłego projektanta było by niezwykle ciężko wymyślić miliardy takich ubrań/tokenów.

Tymczasem dzięki Dress-X możesz kupować cyfrowe ubrania dla swojej indywidualnej osobowości online w mediach społecznościowych. Po prostu przesyłasz swoje zdjęcie, płacisz za „ubranie”, a otrzymasz zdjęcie przedstawiające siebie w nowym elemencie. Nigdy nie zobaczysz tego produktu osobiście ani nie powiesisz go w szafie – ale możesz zmienić wygląd swojej postaci online, jednocześnie zmniejszając ilość odpadów tekstylnych w branży modowej.

https://dressx.com/pages/about 

Dzięki wcześniej wspomnianych sieciach konwolucyjnych CNN oraz GAN, sztuczna inteligencja jest w stanie sama generować kontent. Tym kontentem mogą być obrazy, klipy video, GIF’y czy też muzyka. AI współtworzy zjawiska popkultorowe. Najbogatsi często są koneserami sztuki wytworzonej przez AI prześcigając się o nabycie owych materiałów.  Pasjonaci blockchainu i rozwiązań zdecentralizowanych chętnie nabywają tokeny NFT. W obecnych czasach jest to postrzegane na dwa sposoby. Zarówno jako inwestycja, którą można przetrzymywać krótko jak i długo terminowo aby w przyszłości odsprzedać token drożej, ale również często to zjawisko jest po prostu traktowane jako moda. Influenserzy i wpływowi ludzie IT kolekcjonują te obrazy aby się nimi pochwalić i poczuć, że przynależą do tej kultury.

Firmy również próbują przewidywać obecne i nadchodzące tredny dotyczące mody. Dzięki mediom społecznościowym takim jak instagram czy TikTok firmy mają obecnie wręcz nieograniczoną ilość danych teksowych czy wideo, które mogą wykorzystać do treningu sieci neuronowych. Algorytmy odpowiedzialne za detekcje, rozpoznawanie i klasyfikacje nie są niczym nowym, wręcz przeciwnie ich rozwój w poprzednich latach pozwala obecnie na bardzo dokładne analizowanie treści. Na poniższym obrazie możemy zauważyć wlaśnie taką analizę obrazu przedstawiającego buty o określonej charakterystyce:

Algorytmy to detekcji, które mają za zadanie przeszukiwać kolejne kontenty dodane przez użytkowników danej sieci społecznościowej bez problemu odfiltrują np buty i wytną pozostałą cześć obrazu. Kolejne algorytmy AI pójdą o krok dalej i stworzą projekcję danej garderoby nawet w 3D! A inne algorytmy Data Science bez problemu stworzą nam deskrypcję danego obrazu jak powyżej: (czarny kolor, wysokie obcasy, producent, rodzaj obuwia czy garderoby).

Kolejnym przykładem mogą być predykcję na temat tego jakie jest zapotrzebowanie rynku, na dany produkt, gdzie będzie ono największe oraz ille ciekawe statystyki biznesowe dzięki którym AI bardzo pomaga modelom biznesowym na wypuszczanie produktu. Niezależnie czy to będzie digital cloatches czy też produkt który należeć będzie wupićić w postaci fizycznej.

Podsumowując algorytmy AI mogą być zaaplikowane nawet w dziedzinach w których spodziewalibyśmy się najmniej. Jak widać również w modzie a przedewszystkim w modzie cyfrowej. W przyszłości w świecie metaverse będzie coraz większe zapotrzebowanie na szybkie i automatyczne generowanie prostego kontektu np wlaśnie digital cloathes dla postaci gier czy użytkowników i wlaśnie w tym zadaniu algorytmy data science wydają się być idealnym rozwiązaniem. Szybki rozwój tych dziedzin pozwolił już teraz zastosować je do takiego niszkowego tematu jak digital cloatches wiec w przyszlosci bedzie to bardzo obiecujace. Dużo uwagi należy poświęcić też tematowi ekologii, gdzie bydzie influencerem nie bedzie wymagalo od ludzi marnowania ubrań i wody na ich produkcję tylko pozowoli wygenerować je cyfrowo, NFT pozolą na unikalne ubrania w skali nieskończoności internetu! Natomiast Inną sprawą ekologii jest moc obliczeniowa, która będzie potrzebna na te wszystkie obliczenia. To jest juz temat na osobny artykuł ale warto mieć to na uwadze.

 

 

Bibliografia

[1] Liang, Junbang & Lin, Ming. (2020). Machine learning for digital try-on: Challenges and progress. Computational Visual Media. 7. 1-9. 10.1007/s41095-020-0189-1.

[2] Shape-Aware Human Pose and Shape Reconstruction Using Multi-View Images, Junbang Liang, Ming C. Lin

[3] Three AI and Tech Trends that will transform the fashion indystry, Bernard Marr.

[4] NFT w 12 punktach. Wyjaśniamy trend w najprostszy możliwy sposób.

[5] Why Virtual Dresses and Augmented Fasion are a new profitable frontier for brand, Cathy Hackl, Forbes