網購時裝大行其道,近年網購平台興起「以圖搜圖」功能,輔助消費者以圖片尋找理想產品,但衣服的細節如領口設計、拉鏈等卻欠奉。香港理工大學紡織及製衣學系聯同阿里巴巴,推出全球首個「FashionAI數據集」,消費者搜尋服裝時可針對衣服的特徵等作搜尋,令購物得更得心應手,有關功能2個月後將應用於淘寶網。
理大紡織及製衣學系「鄭翼雄時裝教授」及副系主任黃偉強表示,過往網購平台的搜尋功能不建全,因神經網路缺乏「創意性」,未能辨識衣服細節,改善方法就是需輸入更多數據,協助神經網路學習。
按領口拉鏈 搜合適服裝
「FashionAI數據集首次融合主觀的時裝與科學的人工智能,由最基本的標籤開始做起,數據集內涵蓋上衣、外套、連身裙等6大女裝範疇,共有40萬項相關數據。」
黃表示,透過FashionAI數據集,消費者可根據領口設計、口袋、拉鏈等細節進行搜尋,「過往只按服裝類型、顏色、長度等基本資料作分類,現則包含更多元素、牽涉範圍更廣,相信購物過程會變得方便。」他期望,技術能發展到以點擊圖片某部分,即可展開相關搜尋。
以審美角度 推薦配搭產品
現時網購平台會按消費者喜好、購買習慣推薦產品,黃稱「FashionAI」則會就消費者所買的產品,按審美角度再推薦配搭單品,「舉例你買一件上衣,畫面就會出現合適的下身的配搭如褲子及手袋等。」而「FashionAI」更有圖像編輯技術,會按比例展示整套服裝的上身效果。
阿里巴巴淘寶技術部資深技術專家賈夢雷指,淘寶將於2個月後應用此技術,團隊亦計劃應用於實體店,以智能顯示屏為消費者提供穿搭建議。
記者:陳冬綾
編輯:林子豐
美術:熊偉然
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2018-03-13
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