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L'intelligence artificielle remodèle le design et la production de mode
L'intelligence artificielle remodèle le design et la production de mode
La technologie de l'intelligence artificielle et la robotique sont à l'origine des changements dans l'industrie de la mode. De l’analyse du marché aux conceptions personnalisées en passant par la réduction des déchets, l’IA permet aux concepteurs de rester à jour et réactifs.
Avec les robots préparant et emballant les marchandises dans les centres logistiques, il n’est pas surprenant qu’ils produisent également des vêtements et des chaussures. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est à l’origine de l’essor de la fast fashion.
Les entreprises de mode utilisent actuellement l'intelligence artificielle pour prédire les tendances de style, les textures et les couleurs. Même Google et Amazon s’en mêlent. Google a lancé le projet Muze, qui utilise l'intelligence artificielle pour concevoir des vêtements basés sur les tendances de la mode et les données de ventes des marchands en ligne. Amazon travaille également sur un projet qui utilise l'apprentissage automatique pour identifier les articles « à la mode » qui peuvent ensuite être répliqués et produits hors ligne dans le cadre de la gamme de produits Amazon Essentials.
Heuritech, basée à Paris, utilise la technologie d'apprentissage profond et de reconnaissance d'image pour aider les créateurs de marques comme Dior à identifier les tendances de la mode au fil des saisons, des marchés et des pays. Les designers sélectionnent des articles représentatifs et les algorithmes d'Heuritech analysent des milliers d'images publiques sur les réseaux sociaux pour plus de 3 000 détails, notamment les tissus, les formes et les couleurs. Heuritech affirme que son système de vision par ordinateur permettra de prédire les tendances de la mode d'ici un an avec une précision de 90 %. Les créateurs, à leur tour, utilisent ces données pour guider leurs lignes de mode.
Precision Garment
L'IA fonctionne mieux avec la contribution de designers humains – Certains des croquis initiaux du projet Muze étaient de simples gribouillages, mais avec les conseils d'un designer sur place, l'IA peut produire des vêtements personnalisés.
La personnalisation est l'avenir du commerce de détail, et cela va des M&M personnalisés aux baskets Nike. Avec l’aide de l’intelligence artificielle et des machines à coudre robotisées, les créations personnalisées passent des grands magasins de mode à la plateforme en ligne Etsy.
Les créateurs de mode peuvent prendre des images 3D de leurs clients et concevoir des vêtements personnalisés uniques en leur genre en fonction de leurs mesures exactes. Après avoir créé un projet sur un modèle numérique, les concepteurs envoient le fichier électronique à une machine à coudre robotisée, telle que le Sewbot de SoftWear Automation. Sewbot extrait les données de culture nécessaires et commence à couper et à coudre. La machine ne se soucie pas de savoir si elle fabrique une pièce ou 100 pièces, le processus est le même.
Facteur de durabilité
Ce qui ne peut être ignoré, c'est l'avantage global de la conception et de la production automatisées, en particulier dans le domaine de la fast fashion. Les robots automatisés utilisent l'intelligence artificielle pour coudre des morceaux de tissu ensemble, ce qui peut réduire considérablement les coûts de production, non seulement en termes de main-d'œuvre, mais également rapprocher la production du point de vente. Cela contribue également à construire des chaînes d’approvisionnement plus fiables – un avantage qui est devenu encore plus précieux après que la pandémie de coronavirus a paralysé les capacités d’approvisionnement et d’exécution des commandes des détaillants.
Le design de mode basé sur l’intelligence artificielle améliore également la durabilité. Le logiciel détermine la manière la plus efficace d’utiliser le tissu pour réduire les déchets. De plus, la mode peut être produite à la demande, réduisant ainsi les frais généraux et le gaspillage.
Le laboratoire de mode basé à Tokyo, Synflux, résout les problèmes de durabilité grâce au design. Synflux utilise l'intelligence artificielle pour développer ce qu'il appelle la « mode algorithmique ». À l’aide de scans 3D du corps humain, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent créer des modèles de vêtements afin de minimiser les déchets de tissus. Les créateurs utilisent un logiciel de conception assistée par ordinateur pour modéliser et assembler des modèles afin de concevoir des vêtements avec moins de déchets.
L'intelligence artificielle apporte un nouveau niveau de personnalisation à l'industrie de la mode en constante évolution. Elle a le pouvoir de changer la façon dont les vêtements sont achetés et produits, et de réduire leur empreinte carbone. L’IA a également le potentiel d’égaliser les règles du jeu pour les créateurs, en permettant aux créateurs d’Etsy en ligne de rivaliser avec les marques de haute couture en proposant des vêtements sur mesure.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
