在人工智能為我們帶來的數(shù)以百萬計(jì)的事情中，這還不算什么。在人工智能的幫助下，我們現(xiàn)在可以獲得時(shí)尚建議和服裝建議，以使其看起來更加時(shí)尚別致。

人們通常會(huì)求助于朋友，同齡人或翻閱時(shí)尚雜志，以了解最適合他們的個(gè)性和風(fēng)格的事物，但是隨著研究人員的新發(fā)展，人工智能現(xiàn)在可以掃描衣服照片并提供時(shí)尚信息以增強(qiáng)整體外觀。

得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的教授克里斯汀·格勞曼(Kristen Grauman)表示：“這也受到一個(gè)實(shí)際想法的激勵(lì)：我們可以與給定的服裝一起進(jìn)行一些小的改動(dòng)，使它變得更好。”

該工具名為Fashion ++，它使用視覺識(shí)別系統(tǒng)來分析圖像中服裝的顏色，圖案，紋理和形狀。

它考慮了編輯將在哪些方面產(chǎn)生最大的影響。然后，它為用戶提供了幾種替代服裝。

Fashion ++接受了超過10,000幅服裝圖片的培訓(xùn)，這些圖像在時(shí)尚網(wǎng)站的在線網(wǎng)站上公開共享。

“尋找時(shí)尚服裝的圖像很容易，”研究員金伯利·蕭說。尋找不時(shí)髦的圖像被證明是具有挑戰(zhàn)性的。因此，她想出了一種解決方法。

她將時(shí)尚服裝的圖像混合在一起，以創(chuàng)建不太時(shí)尚的示例，并對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了不穿衣服方面的培訓(xùn)。Hsiao說：“隨著時(shí)尚風(fēng)格的發(fā)展，AI可以通過為其提供新的圖像來繼續(xù)學(xué)習(xí)，這些圖像在互聯(lián)網(wǎng)上非常豐富。”

像所有AI系統(tǒng)一樣，F(xiàn)ashion ++的數(shù)據(jù)集也會(huì)產(chǎn)生偏差。

研究人員指出，老式的外觀很難被識(shí)別為時(shí)尚的，因?yàn)橛?xùn)練圖像來自互聯(lián)網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)僅在1990年代才被廣泛使用。