目次
精密衣料品
持続可能性の要素
ホームページ テクノロジー周辺機器 AI 人工知能がファッションのデザインと生産を再構築する

人工知能がファッションのデザインと生産を再構築する

Apr 10, 2023 am 09:31 AM
AI ファッションデザイン

人工知能テクノロジーとロボット工学がファッション業界の変化を推進しています。市場分析からカスタム設計、無駄の削減に至るまで、AI はデザイナーが常に最新の状態を保ち、即応性を保つための扉を開きます。

ロボットが物流センターで商品のピッキングや梱包を行っているため、衣類や靴の製造もロボットが行っているのは当然のことです。現在、人工知能がファストファッションの台頭を推進しています。

人工知能がファッションのデザインと生産を再構築する

ファッション企業は現在、人工知能を使用してスタイルのトレンド、テクスチャー、色を予測しています。 GoogleやAmazonさえも関与しつつある。 Google は、人工知能を使用してファッション トレンドやオンライン販売者の売上データに基づいて衣服をデザインする Project Muze を立ち上げました。 Amazon はまた、機械学習を使用して「ファッショナブルな」アイテムを特定し、Amazon Essentials 製品ラインでオフラインで複製および生産できるプロジェクトにも取り組んでいます。

パリを拠点とする Heuritech は、ディープラーニングと画像認識テクノロジーを使用して、ディオールなどのブランドのデザイナーが季節、市場、国を超えたトレンドを特定できるように支援しています。デザイナーが代表的なアイテムを選択し、ヒューリテックのアルゴリズムが数千の公開ソーシャルメディア画像をスキャンして、生地、形、色などの 3,000 以上の詳細を取得します。 Heuritech は、同社のコンピュータ ビジョン システムが 1 年以内のファッション トレンドを 90% の精度で予測すると主張しています。デザイナーは、このデータをファッション ラインの指針として使用します。

精密衣料品

AI は人間のデザイナーからの入力で最も効果的に機能します。最初の Muze プロジェクトのスケッチの一部は単純な落書きでしたが、現場のデザイナーの指導を受けて、AI はカスタマイズされた衣料品を作成できます。

カスタマイズは小売業の未来であり、パーソナライズされた M&M からナイキのキックまで、あらゆるものに当てはまります。人工知能とロボットミシンの助けを借りて、カスタムデザインは大規模なファッションストアから Etsy オンラインプラットフォームに移行しつつあります。

ファッション デザイナーは、顧客の 3D 画像を撮影し、正確な測定値に基づいてユニークなカスタム衣服をデザインできます。デジタル モデルでプロジェクトを作成した後、デザイナーはその電子ファイルを SoftWear Automation の Sewbot などのロボット ミシンに送信します。 Sewbot は必要な作物データを抽出し、裁断とステッチを開始します。機械は1個作ろうが100個作ろうが関係なく、プロセスは同じです。

持続可能性の要素

無視できないのは、特にファスト ファッションの分野における、自動化された設計と生産の世界的な利点です。自動ロボットは人工知能を使用して布片を縫い合わせるため、労働力の面で生産コストを大幅に削減できるだけでなく、生産を販売時点に近づけることができます。また、より信頼性の高いサプライチェーンの構築にも役立ちます。この利点は、コロナウイルスのパンデミックにより小売業者の調達とフルフィルメントの能力が麻痺した後、さらに貴重なものになりました。

AI ベースのファッション デザインは持続可能性も向上します。ソフトウェアは、無駄を削減するために生地を使用する最も効率的な方法を決定します。さらに、ファッションはオンデマンドで生産できるため、諸経費と無駄が削減されます。

東京を拠点とするファッションラボ Synflux は、デザインを通じてサステナビリティの問題を解決しています。 Synflux は人工知能を使用して、同社が「アルゴリズム ファッション」と呼ぶものを開発します。人体の 3D スキャンを使用して、機械学習アルゴリズムにより衣服のパターンを作成し、生地の無駄を最小限に抑えることができます。デザイナーはコンピュータ支援デザイン ソフトウェアを使用して、無駄の少ない衣服をデザインするためのパターンをモデル化してつなぎ合わせます。

人工知能は、進化し続けるファッション業界に新たなレベルのカスタマイズをもたらします。これには、衣料品の調達と生産の方法を変え、二酸化炭素排出量を削減する力があります。 AI にはデザイナーの競争の場を平等にする可能性もあり、オンライン Etsy デザイナーがオーダーメイドの衣服の提供においてハイ ファッション ブランドと競争できるようになります。

以上が人工知能がファッションのデザインと生産を再構築するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Bytedance Cutting が SVIP スーパー メンバーシップを開始: 継続的な年間サブスクリプションは 499 元で、さまざまな AI 機能を提供 Bytedance Cutting が SVIP スーパー メンバーシップを開始: 継続的な年間サブスクリプションは 499 元で、さまざまな AI 機能を提供 Jun 28, 2024 am 03:51 AM

このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント Jun 10, 2024 am 11:08 AM

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります 微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。 新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。 Jul 25, 2024 am 06:42 AM

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合 SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合 Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性​​を実証しています。 「S」で始まる関連研究

あなたが知らない機械学習の 5 つの流派 あなたが知らない機械学習の 5 つの流派 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

SKハイニックスは8月6日に12層HBM3E、321層NANDなどのAI関連新製品を展示する。 SKハイニックスは8月6日に12層HBM3E、321層NANDなどのAI関連新製品を展示する。 Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス

See all articles