Искусственный интеллект научился чувствовать стиль

Credit: iStock Ученые из Калифорнийского университета в Сан-Диего вместе с исследователями из компании Adobe научили искусственный интеллект определять стиль человека и создавать изображения одежды, которая соответствует этому стилю. Такая система позволит ретейлерам создавать персонализированные предметы одежды или прогнозировать модные тенденции, пишет MIT Technology Review. Для этого исследователи разработали два алгоритма. В первом свёрточная нейронная сеть (CNN) на основе данных о покупках на Amazon научилась определять и классифицировать предпочтения людей к предметам одежды в шести категориях: обувь, верхняя одежда, а также брюки для женщин и мужчин. Затем данные о покупках использовали для обучения генеративно-состязательной сети (GAN), способной создавать реалистичные изображения. Эта нейросеть создала изображения элементов одежды для каждого человека, чья информация о покупках была представлена в наборе данных. Фотографии одежды, которые ученые использовали для обучения нейросетей, были сделаны с одного ракурса, а на заднем фоне ничего не было. Это облегчает создание изображений одежды. Использование GAN в рекомендательных системах позволит онлайн-ретейлерам понять, чего покупателям не хватает в ассортименте. Однако до внедрения этой системы в бизнесе исследователям предстоит понять, как превратить картинки в 3D-изображения, которые можно будет использовать для создания одежды. Пока что GAN, представленная в исследовании, не может заменить стилиста или предложить пользователю новый наряд. Так, если покупателю нравились синие рубашки, то нейросеть создавала синие рубашки. Предпочитающим черные штаны GAN предлагала брюки цвета хаки. Кроме того, алгоритмы еще не умеют подбирать обувь под цвет штанов. Несмотря на ограничения в работе нейросети, модная индустрия уже созрела для внедрения ИИ, отмечает издание. Так, Amazon уже работает над системами искусственного интеллекта, которые помогают определить модные тенденции. А в компании Alibaba создали технологию FashionAI, которая рекомендует пользователям одежду на основе того, что они хотят примерить. ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ Amazon создает одежду с использованием искусственного интеллекта Генеративно-состязательные сети работают на основе двух нейросетей, одна из которых генерирует фейковые изображения на основе набора данных, который использовался для обучения, а вторая — использует эти данные, чтобы определить, реальное ли перед ней изображение. Этот метод позволяет GAN улучшать свой результат. Генеративно-состязательные сети в 2014 году описал Ян Гудфеллоу из компании Google. Его издание включило в список самых перспективных молодых инноваторов до 35 лет. ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ Самые перспективные молодые инноваторы этого года. Список MIT Technology Review GAN уже научились создавать изображения несуществующих знаменитостей: сотрудники Nvidia опубликовали исследование, в котором показали, что искусственный интеллект способен создавать фотореалистичные снимки ненастоящих знаменитостей. Читать также Искусственный интеллект научился создавать реалистичные изображения несуществующих улиц В сентябре стало известно, что ученые создали алгоритм, который синтезирует четкие изображения по фотографиям плохого качества. А эксперты из Университета Ноттингема и Кингстонского универститета научили искусственный интеллект создавать 3D-портреты людей по их фотографии. Подписывайтесь на наш канал в Telegram!

Искусственный интеллект научился чувствовать стиль
© Inc.