[论文解读] Teaching DNNs to design fast fashion

Abhianv Ravi, Arun Patro+4 more|arXiv (Cornell University)|Jun 27, 2019

Color perception and design参考文献 9被引用 6

一句话总结

本文提出了一种基于深度学习的系统，通过社交媒体信号自动检测时尚趋势，并利用风格迁移技术生成新颖的服装原型，实现快速、数据驱动的设计，并在早期获取客户反馈。其核心贡献是一个完全自动化的端到端流程，通过合成兼具趋势洞察与可定制性的设计，显著缩短从设计到生产的周期时间，减少生产浪费，同时支持设计师通过风格插值进行探索。

ABSTRACT

$ $"Fast Fashion" spearheads the biggest disruption in fashion that enabled to engineer resilient supply chains to quickly respond to changing fashion trends. The conventional design process in commercial manufacturing is often fed through "trends" or prevailing modes of dressing around the world that indicate sudden interest in a new form of expression, cyclic patterns, and popular modes of expression for a given time frame. In this work, we propose a fully automated system to explore, detect, and finally synthesize trends in fashion into design elements by designing representative prototypes of apparel given time series signals generated from social media feeds. Our system is envisioned to be the first step in design of Fast Fashion where the production cycle for clothes from design inception to manufacturing is meant to be rapid and responsive to current "trends". It also works to reduce wastage in fashion production by taking in customer feedback on sellability at the time of design generation. We also provide an interface wherein the designers can play with multiple trending styles in fashion and visualize designs as interpolations of elements of these styles. We aim to aid the creative process through generating interesting and inspiring combinations for a designer to mull by running them through her key customers.

研究动机与目标

• 通过利用人工智能进行趋势检测与快速设计生成，解决传统快时尚供应链中浪费高、响应慢的问题。
• 通过基于社交媒体数据的趋势信号替代主观、模糊的设计决策，减少对经验判断的依赖。
• 在设计阶段整合早期客户反馈，以提升产品市场接受度并减少过度生产。
• 为设计师提供交互式界面，支持其探索并插值不同流行风格之间的设计。
• 证明深度神经网络能够生成受全球趋势启发、而非基于个人用户偏好的创意新颖时尚设计。

提出的方法

• 系统处理社交媒体的时间序列信号，实时检测新兴时尚趋势。
• 采用深度神经网络（DNNs）进行风格迁移，通过组合色彩、图案、廓形与质感等趋势元素，合成新型服装设计。
• 用户界面允许设计师可视化并操控跨多种流行风格的插值设计。
• 在设计阶段实时收集设计师与目标客户反馈，以评估设计的灵感来源与市场潜力。
• 趋势检测聚焦于全球性现象，如动物纹、亮色系以及格子或交叉纹等图案，而非个体用户偏好。
• DNN架构在转移风格元素的同时，保留服装的结构完整性，从而生成真实且可穿着的原型。

实验结果

研究问题

• RQ1 深度学习模型能否有效从非结构化的社交媒体数据中检测并提取关键时尚趋势？
• RQ2 DNN在将检测到的趋势元素转移到标准服装廓形时，能在多大程度上生成新颖且可穿着的服装设计？
• RQ3 设计师与终端客户如何评价AI生成的时尚原型在原创性、灵感来源与市场潜力方面的表现？
• RQ4 在设计阶段收集的早期客户反馈，是否能提高对产品畅销性的预测准确性并减少生产浪费？
• RQ5 DNN能否生成具有创意、非平庸的设计，超越对现有风格的简单复制？

主要发现

• 十五款生成设计中有六款获得设计师（灵感）与商业可行性评估的双重正面反馈，表明其与市场潜力高度契合。
• 四款设计在灵感与可制造性方面均得分较低，主要因荧光色与蛇皮纹等强烈元素的过度组合所致。
• 终端客户将高对比度、强烈组合的设计（如荧光色搭配动物纹）评为‘新颖’，尽管设计师评分较低。
• 设计师更倾向于将鲜艳色彩与图案作为装饰性镶边使用，而非全幅覆盖，表明DNN在色彩与图案融合方面仍需优化。
• 系统成功通过将鱼鳞图案适配至紧身连衣裙，生成类似美人鱼轮廓的设计，展现出超越训练数据的创造性潜能。
• 网络根据输入图案的不同，对结构细节（如下摆）的处理方式也不同，表明其具备适应性生成推理能力，而非简单的图案叠加。