Смотримся в черное зеркало: как нейросети уже используются в моде и что будет дальше
Обсуждение нейросетей вызывает легкую панику у многих, в том числе у представителей креативных индустрий. Есть субъективное ощущение, что именно сейчас происходит технологический взрыв, искусственный интеллект врывается в нашу привычную жизнь и готовится вытеснить людей с их мест работы. Но нет, подобные алгоритмы используются уже давно.
Говоря про нейросети, мы в первую очередь думаем про картинки и тексты, которые генерируются на основе гигантских баз данных и того, что пользователи загружают сами. Но сам механизм, основанный на анализе полученной информации, ее сопоставлении и выдаче чего-то похожего, прочно вошел в обиход электронной коммерции. Вы ищете товар, и вам тут же предлагают целую подборку похожих — это все алгоритм нейросети. Например, уже сейчас 35% покупок на Amazon составляют продукты, предложенные пользователям именно таким образом.
А в модных продажах это особенно релевантно, ведь покупатели одежды и аксессуаров не всегда точно знают, вещь какой марки хотят. Например, они увидели красивую сумку у кого-то на улице или на стритстайл-фотографии и захотели такую же. Сервисы, заточенные на визуальный поиск похожих товаров, как раз основаны на ИИ-механизмах. Визуальные поисковики есть у Google, Pinterest, «Яндекса» и не только, а сайт Lykdat работает именно с модными товарами — это своеобразный «Shazam для одежды».
На случай, если нет отправной точки для поиска товаров, инструменты на основе искусственного интеллекта могут подсказать подходящие по предпочтениям варианты. Например, магазин Lamoda недавно запустил в приложении собственный «умный поиск»: пользователю предлагается несколько случайных товаров из нужной категории, из которых можно выбрать понравившиеся, и дальше поисковик будет конкретизировать возможные варианты. «Многие пользователи часами листают каталоги в интернет-магазинах, пытаясь подобрать нужный товар. При этом они понимают, как визуально выглядит вещь, но не знают, как правильно ее искать», — говорит директор по продукту Lamoda Кира Матвеева. По ее мнению, такой поиск с элементом геймификации улучшит пользовательский опыт.
Еще одна грань электронной коммерции с применением ИИ — презентация товара. Бренд денима Levi’s собирается тестировать генерацию виртуальных моделей при помощи искусственного интеллекта, поскольку хочет показать на сайте и в цифровых кампаниях больше разнообразия. «Для нас невозможно найти моделей под абсолютно каждую комбинацию расы, этнической принадлежности, возраста и телосложения», — говорит руководитель отдела цифровых технологий Levi’s Гершкофф Боллес, объясняя, почему вместо живых людей хотят ставить гиперреалистичных виртуальных моделей. Новые технологии также позволят покупателям самостоятельно переключать характеристики моделей, которых они видят на сайте, — чтобы можно было соотнести себя с изображением и лучше понять, как те или иные джинсы будут смотреться на них. Персонализация пользовательского опыта сейчас особенно важна для онлайн-шопинга, поэтому модные компании по всему миру продолжат внедрять ИИ-инструменты для улучшения продаж.
Алгоритмы нейросетей используют также для аутентификации брендовых товаров — на них, например, основан сервис Entrupy, которому доверяют многие ресейл-платформы, ведь он позволяет с точностью более 99% выявлять подделки.
Системы распознавания — одна из главных областей применения нейросетей. И нейросети же помогают их «обманывать». Интересный кейс получился как раз в модном дизайне: стартап Cap_able создал коллекцию вязаной одежды с рисунком, который мешает системам распознавания лиц идентифицировать носителя. При этом даже необязательно закрывать лицо, достаточно носить свитер и штаны из коллекции — и вместо человека машина «увидит» разных животных. «В мире, где данные — это новая нефть, мы хотим начать дискуссию о проблеме конфиденциальности и важности защиты от неправомерного использования камер биометрического распознавания. Если эту проблему игнорировать, то можно столкнуться с посягательством на права человека, включая свободу выражения мнений, объединение и свободное передвижение в общественных местах», — сказали дизайнеры Cap_able Рашель Дидеро и Федерика Бусани.
Другой пример работы с нейросетями: Дизайнер Вилли Норрис для своего бренда Outlier пригласила цифрового художника Зака Кревитта поэкспериментировать с лукбуком. Кревитт заменил лица моделей на созданные при помощи нейросетей изображения футуристичных пришельцев. Впоследствии Норрис создала на основе этих картинок настоящие маски и использовала их в показе, а также напечатала пледы с кадрами из лукбука. Получилось многоступенчатое взаимодействие творческой мысли человека и потенциала искусственного интеллекта, которое привело к нетривиальному результату.
Нейросети способны анализировать большие массивы данных и выдавать на их основе результат — либо новый, либо усредненный. Из этого прямо следует еще одна область возможного применения — выявление тенденций и тренд-форкастинг. Пока что до автоматизации процессов далеко, но уже сейчас есть попытки визуализации трендов при помощи ИИ. Тот же Зак Кревитт по просьбе американского Vogue создал нейроинтерпретации тенденций мужских показов сезона осень–зима 2023, а редакторы Lamoda загрузили в нейросеть описания женских трендов из своей статьи и получили совершенно новые изображения: «Художник Робби Баррат, создавший в 2020 году виртуальную коллекцию для Balenciaga, говорит, что нейросеть — это чистое творчество, лишенное ограничений и установок человеческого мозга. Например, она не знает, для чего нужны сумки, и часто показывает их в неожиданных местах: на голени или торчащей из рубашки. И в этом ее революционная особенность, которая определенно скоро изменит наше представление о моде». Пожалуй, ИИ действительно дает скорее материал для человеческого творчества, нежели заменяет человека в креативных индустриях.
Доцент Пусанского национального университета Юн Кен Ли в своем исследовании внедрения ИИ в моду предполагает, что дизайны, созданные при помощи нейросетей, можно использовать для обучения людей, которым не хватает опыта в моде, но которые хотят исследовать свои творческие способности. То есть нейросеть как бы снижает порог входа в модное образование и дает возможность попробовать свои силы даже тем, кто, грубо говоря, не умеет рисовать. Конечно, это не альтернатива обучению конструированию и вырабатыванию насмотренности, но как минимум полезный образовательный инструмент.
В России такого рода проекты тоже появляются. Школа Fashion Factory School, у которой есть курс Digital Fashion про цифровую моду, вместе с командой редактора для создания цифрового контента Phygital.Plus и бывшим продакт-лидом «Яндекса» и экспертом по метавселенным Даниилом Трабуном провели воркшоп для студентов по работе с нейросетями и созданию модных дизайнов с их помощью. «Мы сфокусировались на создании скетчей и контента, то есть не лекал и прочих инструкций, которые можно использовать в производстве. Мы создавали статичные изображения, которые могут послужить вдохновением на следующих этапах создания предметов», — рассказал Трабун.
Можно ли уже сейчас делать прогнозы о том, как широко нейросети будут применяться в моде? Основатель Phygital.Plus Олег Юсупов говорит, что ИИ скоро повсеместно распространится за счет своей доступности: «Большинству пользователей доступен так называемый Generative AI, то есть когда искусственный интеллект генерирует текст, изображение и видео. Основная тенденция заключается в том, что все больше цифрового контента будет сгенерировано с помощью ИИ: ориентировочно к 2027 году более 90% контента в сети будет создано с помощью него». Продюсер направления Digital Fashion в Fashion Factory School Мария Аббасова добавляет: «Студентам модных профессий сейчас необходимо осваивать специфики работы с нейросетями — уметь составлять промпт, подбирать референсы. Те, которые смогут лучше и быстрее разобраться во всех тонкостях технологии искусственного интеллекта, будут нарасхват у предпринимателей и масштабных проектов».
Электронная коммерция, визуализация, работа с трендами и элементы дизайна — очевидно, что современную модную индустрию без нейросетей уже не представить. Но о том, что машина вытеснит людей, говорить точно нельзя. Юн Кен Ли считает, что использование ИИ-технологий в моде должно быть не вместо, но вместе с человеком: ИИ может взять на себя сложные технические задачи, оптимизировать цепи поставок и сделать производство эффективнее и экологичнее, но процесс творчества так и останется за дизайнером. «Применение искусственного интеллекта в дизайне одежды должно позволить дизайнерам сосредоточиться на творческой деятельности и улучшить свою работу», — пишет исследовательница. Даниил Трабун имеет похожую точку зрения: «Калькуляторы и компьютеры не заменили экономистов и математиков, ранее автомобили не заменили кучеров, а сконвертировали их в водителей, которых в итоге стало в разы больше. Нейросети тоже не заменят модных дизайнеров, а станут инструментом, который изменит вообще все индустрии, в том числе модную». Нейросетям можно делегировать трудоемкие задачи, связанные с большим объемом данных, и это разгрузит человеческие ресурсы. Звучит как симбиоз, а не антиутопия.
