फैशन और परिधान में एआई

एआई कपड़ों के डिज़ाइन, आकार, विपणन और बिक्री के तरीके को फिर से आकार दे रहा है - अगले सीज़न के रुझानों की भविष्यवाणी करने वाले एल्गोरिदम से लेकर वर्चुअल ट्राई-ऑन तक जो आपको खरीदने से पहले अपने शरीर पर एक पोशाक देखने की सुविधा देता है। यह मायने रखता है क्योंकि फैशन एक बहु-खरब डॉलर का उद्योग है जो बर्बादी, रिटर्न और अनुमान से ग्रस्त है जिसे एआई तेजी से कम कर सकता है।

ख़राब फिटिंग वाले कपड़े रिटर्न का एक प्रमुख कारण हैं; एआई जो शरीर के माप को परिधान फिट डेटा से मेल खाता है, उन रिटर्न को कम कर देता है, जिन्हें संसाधित करना और पुनः स्टॉक करना महंगा होता है।

वर्चुअल ट्राइ-ऑन बॉडी कीपॉइंट्स (मुद्रा अनुमान) का पता लगाता है, बॉडी क्षेत्रों को खंडित करता है (पार्सिंग), फिर परिधान को वास्तविक रूप से शरीर पर मोड़ने और प्रस्तुत करने के लिए एक जेनरेटिव मॉडल का उपयोग करता है।

गाइड कंप्यूटर विज़न टैगिंग फ़ैशन-छवि विशेषताओं और समय-श्रृंखला मॉडल की मांग का वर्णन करता है; अनुसंधान ने समय के साथ फैशन छवियों से दृश्य शैली के रुझान का पूर्वानुमान लगाया है।

मांग की अधिक सटीक भविष्यवाणी करके, ब्रांड वास्तव में बिकने वाले उत्पाद के करीब उत्पादन करते हैं, और बिना बिके 'डेडस्टॉक' को कम करते हैं जो फैशन की बर्बादी का कारण बनता है।

फैशन डिजाइनर टेक्स्ट प्रॉम्प्ट या संदर्भ छवियों से दृश्य परिधान अवधारणाओं का पता लगाने के लिए जेनरेटिव इमेज टूल का उपयोग कर सकते हैं; अनुसंधान ने अध्ययन किया है कि त्वरित शब्दांकन फैशन डिज़ाइन आउटपुट को कैसे प्रभावित करता है।