Раздетая женщина учится садиться

Часть кроссовок сделала прозрачной, поэтому они черные тут. На рендере они норм. Была стратегическая ошибка взять кроссы из тысячи деталей кроя, так и не смогла срастить одну деталь кроя и ее текстуру

Девушка приоделась, но пока без текстур

Хотя белый тоже красиво

Напомнило минималистичные интерьеры дома Ким Кардашьян

AI знает, что вы будете носить следующим летом: о том, как алгоритмы искусственного интеллекта учатся прогнозировать тренды и почему в этом деле по-прежнему не обойтись без людей, рассуждает The Guardian.

◾ Плохие новости. 40% модных товаров во всём мире продаются со скидками, а 25% товаров не продаются вообще. По оценкам Global Fashion Agenda и McKinsey & Co, индустрия моды ежегодно отправляет на свалку более 92 миллионов тонн текстиля.

◾ Хорошие новости. Если приручить искусственный интеллект и скармливать ему информацию о новых подиумных коллекциях, предпочтениях инфлюенсеров, грядущих культурных событиях (вспоминаем, как розовый цвет вторгся на рынок во время выхода фильма о Барби) и прочем, можно спрогнозировать тренды, мимо которых точно не пройдут покупатели.

◾ Тренд-бюро уже вовсю пользуются этими инструментами. Алгоритмы ежедневно анализируют миллионы изображений в социальных сетях и умеют классифицировать пользователей: edgy – те, кто носит совершенно новые стили; trendy – ранние последователи популярных тенденций; mainstream – собственно, мейнстрим.

◾ Искусственный интеллект может делать то, что не под силу человеку, а именно: видеть, как тенденции развиваются во всём мире, в отдельных регионах и разных возрастных и социальных группах. Это поможет ритейлерам и брендам корректировать свои решения по дизайну и ассортименту для каждого отдельного рынка.

◾ Но искусственный интеллект не обладает эмоциями и интуицией. К примеру, несколько лет назад прогнозисты восприняли жёлтый цвет как потенциальную тенденцию, поскольку фотографии с этим цветом собирали большое количество лайков. Однако это была эмоциональная реакция пользователей на яркие изображения, а вот покупать одежду такого цвета никто не торопился.