【晴報專訊】網購時裝大行其道，近年網購平台興起「以圖搜圖」功能，輔助消費者以圖片尋找理想產品，但衣服的細節如領口設計、拉鏈等卻欠奉。香港理工大學紡織及製衣學系聯同阿里巴巴，推出全球首個「FashionAI數據集」，消費者搜尋服裝時可針對衣服的特徵等作搜尋，令購物得更得心應手，有關功能2個月後將應用於淘寶網。

 

 

　　理大紡織及製衣學系「鄭翼雄時裝教授」及副系主任黃偉強表示，過往網購平台的搜尋功能不建全，因神經網路缺乏「創意性」，未能辨識衣服細節，改善方法就是需輸入更多數據，協助神經網路學習。

 

按領口拉鏈 搜合適服裝

 

黃偉強指人工智能的功用為輔助設計師及零售商推出新產品，不會取代設計師的角色。

 

　　「FashionAI數據集首次融合主觀的時裝與科學的人工智能，由最基本的標籤開始做起，數據集內涵蓋上衣、外套、連身裙等6大女裝範疇，共有40萬項相關數據。」

 

 

　　黃表示，透過FashionAI數據集，消費者可根據領口設計、口袋、拉鏈等細節進行搜尋，「過往只按服裝類型、顏色、長度等基本資料作分類，現則包含更多元素、牽涉範圍更廣，相信購物過程會變得方便。」他期望，技術能發展到以點擊圖片某部分，即可展開相關搜尋。

 

以審美角度 推薦配搭產品

 

　　現時網購平台會按消費者喜好、購買習慣推薦產品，黃稱「FashionAI」則會就消費者所買的產品，按審美角度再推薦配搭單品，「舉例你買一件上衣，畫面就會出現合適的下身的配搭如褲子及手袋等。」而「FashionAI」更有圖像編輯技術，會按比例展示整套服裝的上身效果。

 

 

　　阿里巴巴淘寶技術部資深技術專家賈夢雷指，淘寶將於2個月後應用此技術，團隊亦計劃應用於實體店，以智能顯示屏為消費者提供穿搭建議。

 

 

轉載自: 晴報

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