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還在街拍里找搭配靈感？韓國(guó)人想靠這個(gè)讓你血

來(lái)源：好奇心日?qǐng)?bào) 瀏覽數(shù)：
責(zé)任編輯：CHH 時(shí)間：2016-11-08 09:14

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[導(dǎo)讀]還在街拍里找搭配靈感嗎？韓國(guó)人想靠這個(gè)來(lái)讓你血拼

“你挑了那件藍(lán)色的條紋毛衣，你以為你是按自己的意思認(rèn)真選出了這件衣服。但是，首先你不明白那件衣服不是藍(lán)色、青綠色或琉璃色，而是天藍(lán)色的；你也不知道，自從 2002 年 Oscar de la Renta 的發(fā)布會(huì)第一次出現(xiàn)了天藍(lán)色禮服，Yves Saint Laurent 也隨之展示了天藍(lán)色軍服系列，很快地，天藍(lán)色就出現(xiàn)在隨后 8 個(gè)設(shè)計(jì)師的發(fā)布會(huì)里，然后，它就風(fēng)行于全世界各大高級(jí)賣(mài)場(chǎng)，最后大面積地流行到街頭，然后就看到你在廉價(jià)賣(mài)場(chǎng)里買(mǎi)了它。”

關(guān)于穿搭這件事，時(shí)尚產(chǎn)業(yè)一直沒(méi)有一個(gè)足夠“民主”的答案。《時(shí)尚女魔頭》中米蘭達(dá)的這段臺(tái)詞相對(duì)形象地說(shuō)明了這一點(diǎn)。數(shù)十年來(lái)，公眾先是依靠時(shí)尚雜志編輯們總結(jié)的“本季 T 臺(tái)趨勢(shì)”了解潮流走向，接著是通過(guò)電影、電視，然后是街拍。只是，無(wú)論信息溝通的方式如何變化，公眾在這些媒介中扮演的仍然更多是接收者、而非創(chuàng)造者的角色。

現(xiàn)在，社交媒體被視為時(shí)尚民主化的一個(gè)新機(jī)會(huì)，穿搭的創(chuàng)造和消費(fèi)也好像前所未有地變成了一件可以自己主宰的事。

不過(guò)，兩個(gè)新的問(wèn)題又隨之出現(xiàn)了：在面對(duì)更多選擇時(shí)，如何更好地做判斷？以及，當(dāng)信息渠道被疏通后，購(gòu)買(mǎi)渠道如何也能變得更通暢，甚至與信息渠道對(duì)接起來(lái)？

SK Planet 的系統(tǒng)分析圖：消費(fèi)者在輸入問(wèn)詢(xún)指令后，系統(tǒng)會(huì)先識(shí)別圖片特質(zhì)、分析 ROI、提取色彩和風(fēng)格上的特征、尋找最近似的單品

總部位于韓國(guó)城南市的電商平臺(tái)技術(shù)公司 SK Plant 最近提出了一個(gè)方案。根據(jù) qz 的報(bào)道，該公司的機(jī)器智能實(shí)驗(yàn)室（Machine Intelligence Lab）花一年多時(shí)間，研制出一套由虛擬神經(jīng)系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)的、專(zhuān)門(mén)針對(duì)時(shí)尚單品購(gòu)物的搜索引擎。

簡(jiǎn)單說(shuō)，它就是一個(gè)模仿助手：只要上傳你喜歡的街拍、截圖或照片，再輸入指令（比如“我想要那雙鞋”“我想那條裙子”或者只是“我想穿成那樣”），系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)分析圖片，隨后在預(yù)先分好類(lèi)的產(chǎn)品目錄中找出相同或類(lèi)似的在售商品供選擇。

聽(tīng)上去這個(gè)功能就和淘寶的“拍立淘”差不多，它在本質(zhì)上就是圖像搜索技術(shù)。根據(jù)阿里研究員華先勝的描述，“第一步是訓(xùn)練計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像理解，也就是通過(guò)計(jì)算機(jī)將圖片中的要素，包括人像、顏色、紋理等具體特征，轉(zhuǎn)化為類(lèi)似文字的‘視覺(jué)詞’、編成索引……之后是搜索……下一步則是深度學(xué)習(xí)，大數(shù)據(jù)分析和大量用戶(hù)使用反饋。”

不過(guò) SK Planet 的方案還要多一層：隨著系統(tǒng)累積了越來(lái)越多關(guān)于服裝、色彩和風(fēng)格方面的細(xì)節(jié)，它能夠?qū)W習(xí)時(shí)尚圈近期的主流趨勢(shì)，依據(jù)地域提出相應(yīng)的穿搭建議，比如“這件上衣可以搭什么褲子？”“這個(gè)領(lǐng)結(jié)可以搭配什么外套？”

為了保證這些建議盡量精準(zhǔn)，SK Planet 的研究團(tuán)隊(duì)找了許多時(shí)尚設(shè)計(jì)師，歸納出 19 個(gè)時(shí)裝分類(lèi)以及 90 個(gè)與穿搭相關(guān)的特點(diǎn)。它們可以排列組合成上千個(gè)獨(dú)特的搭配。

下個(gè)月底，這套系統(tǒng)將在韓國(guó)最大的電商品臺(tái) 11Street 上線。

19 個(gè)時(shí)裝分類(lèi)以及 90 個(gè)與穿搭相關(guān)的特點(diǎn)

SK Planet 或淘寶當(dāng)然都不是唯一看準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)的例子。今年 6 月，亞馬遜雇來(lái)了卡內(nèi)基梅隆大學(xué)教授 Alex Smola，主管其云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)（Cloud Machine Learning Platform），目標(biāo)是“讓人們能盡量輕松而普遍地應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)”。同月，Google 也宣布將請(qǐng)?zhí)K黎世辦公室的工程師團(tuán)隊(duì)提升其機(jī)器學(xué)習(xí)能力。

看上去很美好是么？不過(guò)屆時(shí)情況可能是這樣的：

“啊這身搭配好厲害，尤其是那雙襪子我沒(méi)有誒，要不要買(mǎi)！”

又或者是：

“啊這樣穿超級(jí)好看，我全買(mǎi)了吧！”

人工智能若是讓人類(lèi)喪心病狂，這倒也不失為一種可能性。

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