网易首页 > 网易号 > 正文 申请入驻

再也不怕“直男审美”,阿里FashionAI用算法帮你找到最佳服装搭配

0
分享至

直男到底懂不懂美?对于这样的世纪难题,淘宝给出了答案。2018年7月4日,阿里工程师们在香港落地了全世界第一家人工智能服饰店——“FashionAI 概念店”(“时尚之心概念店”)。除了线下,在线上,未来淘宝5亿消费者也将全面感受到人工智能带来的穿搭推荐。事实上,这是中国时尚业首次尝试通过人工智能技术解读人类的“穿搭密码”,比任何一个国家都要超前。

什么是FashionAI 概念店?

从外部看起来,FashionAI 概念店似乎和普通门店没有差异——丰富的货架、宽敞的试衣间,一切井然有序。用户通过扫描淘宝ID,绑定身份信息后进入店铺。在浏览货架期间,随意轻轻拿起任何一件衣服,货架边的“镜屏”就会感应到商品信息,给出若干种搭配选择。

全球首家人工智能服饰店“FashionAI概念店”落地香港

有趣的是,镜屏上的搭配还将高度呈现“个性化”,消费者会惊喜发现,他们曾经购买过的衣服、鞋子、配饰也“活”了起来。“在镜屏上,我看到去年买的蓝色牛仔裤居然跟店里的高跟鞋搭配了起来。”消费者表示。

消费者可在试衣间随意更换试穿尺码、颜色

逛了一圈,挑选到三五件心仪商品,想试穿怎么办?在FashionAI 概念店,消费者不必像在“快时尚”店里那样手忙脚乱。消费者只要在镜屏上,选择尺码、选择型号,点击“试衣”,便可以把所有试衣信息一键同步到后台库房中,并由售货员进行捡货。

配货员在后台接到消费者试衣下单指令

“两手空空走向试衣间”,这可能是“逛街族”最轻松、最想要的打开方式。进入试衣间,消费者会发现,所有待试衣服均已准备好。在每个试衣间,消费者都将拥有一块巨大的试衣镜,无论是加购、还是更改尺码、更改颜色,都可以点击试衣镜完成。售货员接到指令后,将重新为消费者送上。

在淘宝上,消费者可以通过“我的淘宝”中看到穿搭建议

FashionAI的试衣镜就是一块“魔镜”,试玩衣服后,消费者可以直接完成扫码购买,或选择在店提货,或选择快递到家。回到家后,任何心仪、犹豫不决而没有购买的服饰都能在淘宝中一一展现。原来,FashionAI为消费者记录了所有的试穿信息,方便二次浏览。除此之外,那些曾经购买过的服饰单品也在“我的淘宝”中“活”了起来,让商品与商品之间碰撞出更多火花。

FashionAI读懂穿搭方法论

FashionAI的背后不仅是新零售体验,更是一套完整的,用算法读懂时尚的方法论。虽然不断有人质疑,冰冷的算法是否可以理解时尚?但事实上,尽管时尚看起来庞杂且主观,但当算法不断庖丁解牛后,依然可以清晰找到服饰认知体系的框架。FashionAI就是这样,它把抽像的美学变为可重复的方法论,然后再重新建构,进而理解时尚穿搭之道,理解流行风向。

灯笼袖、泡泡袖、喇叭袖、蛋糕袖、冷肩袖……阿里直男工程师们可能没想到过,这样高度专业的时尚名词会成为他们日常的工作日常。如今,在工程师们的嘴里,这些名词变成了“如数家珍”。

消费者得到FashionAI提供的穿搭建议

FashionAI归纳了一整套理解时尚、理解美的方法论,通过机器学习与图像识别技术,它把复杂的时尚元素、时尚流派进行了拆解、分类、学习。过去一年,他们学习了50万套来自淘宝达人的时尚穿搭。不停的学习,不停的辨别,不停的搭配。以袖口部位为例,FashionAI共计拆出了袖形袖口、袖肩、设计手法等4个维度、24个设计标签。

目前,FashionAI已经初步搭建出女装的认知模型,接下来就是攻克男装、配件等其他时尚领域。

AI时尚迈出“从0到1”,未来还距“千山万水”

未来,通过算法,淘宝希望用户的“衣橱衣柜”不仅是线下的,还可以是线上的,是数据化的,线上线下互为打通。消费者不但可以通过FashionAI获得更高效的服装搭配、购买建议外,还能帮助制造商、零售商更加了解用户行为、偏好。

作为人类“衣食住行”四大生活场景,服饰行业的产业规模高达3万亿,却还远远没有被科技所渗透。未来,FashionAI将帮助B端商家管理“商品数据”,哪件衣服拥有极高试穿率却很少被购买,哪件衣服让消费者拿起又放下,哪些服饰是万能百搭型产品,可以搭配其他商品一起售出……过去,这些“试穿率”、“购买率”是销售员心中“只可意会,不可言传”的机密,而今天,在FanshionAI的世界,将被一一解密。

可以说,阿里巴巴跑在了是人工智能与时尚领域的最前面,可这还只是迈出“从0到1”。未来,阿里将面向业界、学术界、零售界开放部分研究数据,供行业使用,推动时尚领域内的技术普惠。

特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。

Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.

相关推荐
热点推荐
平顶山再通报“夫妻殴打15岁女生”:如此嚣张,离不开这三个原因

平顶山再通报“夫妻殴打15岁女生”:如此嚣张,离不开这三个原因

英军眼
2026-02-25 10:53:41
美媒灵光一闪:“尼米兹”号退役太可惜,不如改成10万吨无人母舰

美媒灵光一闪:“尼米兹”号退役太可惜,不如改成10万吨无人母舰

晨枫老苑
2026-02-24 11:23:06
热播短剧被指出现男演员揩油女演员镜头,目前争议镜头已删除,剧方尚未回应

热播短剧被指出现男演员揩油女演员镜头,目前争议镜头已删除,剧方尚未回应

潇湘晨报
2026-02-25 17:55:25
气质软绵绵别演大侠,《镖人》谢霆锋吴京告诉你啥才叫尊重观众!

气质软绵绵别演大侠,《镖人》谢霆锋吴京告诉你啥才叫尊重观众!

娱乐圈笔娱君
2026-02-24 18:16:13
看CPTPP契约精神与WTO诚信原则解读东西社会文化的差异

看CPTPP契约精神与WTO诚信原则解读东西社会文化的差异

诗意世界
2026-01-05 07:00:03
我国战斗机刚摒弃的“腹鳍”,美国却在六代机F-47上又捡起来了

我国战斗机刚摒弃的“腹鳍”,美国却在六代机F-47上又捡起来了

科普大世界
2026-02-26 09:39:13
新加坡这比赛,简直成了王曼昱的个人秀,

新加坡这比赛,简直成了王曼昱的个人秀,

小光侃娱乐
2026-02-26 06:50:06
冯小刚养女徐朵:在北京住500平豪宅,一双拖鞋999,还给徐帆甩脸

冯小刚养女徐朵:在北京住500平豪宅,一双拖鞋999,还给徐帆甩脸

银河史记
2026-02-25 23:45:03
刘强东称已接到5条大型游艇订单,每艘平均卖6000万欧元

刘强东称已接到5条大型游艇订单,每艘平均卖6000万欧元

第一财经资讯
2026-02-25 18:38:04
欧冠附加赛皇马2-1险胜本菲卡,赛后不得不承认的三大事实!

欧冠附加赛皇马2-1险胜本菲卡,赛后不得不承认的三大事实!

田先生篮球
2026-02-26 09:43:43
党主席干不过地头蛇,郑丽文干不过“南霸天”

党主席干不过地头蛇,郑丽文干不过“南霸天”

雪中风车
2026-02-25 20:54:12
手里有钱的,偷着乐吧!2026年,存款才是真正的“香饽饽”!

手里有钱的,偷着乐吧!2026年,存款才是真正的“香饽饽”!

奇思妙想生活家
2026-02-25 19:15:57
湖南“杀猪盘同学会”曝光,整个事件的真相让人不寒而栗

湖南“杀猪盘同学会”曝光,整个事件的真相让人不寒而栗

趣味萌宠的日常
2026-02-25 05:03:22
紫牛头条 | 全家出游老人服务区内被狗扑咬骨折,犬主付千元后驾车离开,警方已立案

紫牛头条 | 全家出游老人服务区内被狗扑咬骨折,犬主付千元后驾车离开,警方已立案

扬子晚报
2026-02-24 23:56:16
趴在中国仁爱礁9000多天的菲律宾军舰,如今已经再也拖不走了

趴在中国仁爱礁9000多天的菲律宾军舰,如今已经再也拖不走了

小小科普员
2025-11-21 20:23:24
《镖人》逆跌,4人零差评,4人升咖,2人翻红,只有他被骂惨!

《镖人》逆跌,4人零差评,4人升咖,2人翻红,只有他被骂惨!

白日追梦人
2026-02-24 04:04:34
为什么欧洲人喜欢种大麦,而中国人喜欢种小麦?有啥科学解释?

为什么欧洲人喜欢种大麦,而中国人喜欢种小麦?有啥科学解释?

向航说
2026-02-25 00:55:03
张雪峰:如果你不好好学习,一旦掉入社会底层,和一群没有素质的人混在一起.....

张雪峰:如果你不好好学习,一旦掉入社会底层,和一群没有素质的人混在一起.....

山东教育
2026-01-27 11:38:18
文科生 72 小时杀入 GitHub 全球榜:我没写一行代码,但指挥了一支 AI 军队

文科生 72 小时杀入 GitHub 全球榜:我没写一行代码,但指挥了一支 AI 军队

极客公园
2026-02-24 12:13:10
精神小妹的生活原来是这样的!网友:终于知道她们为啥都这么瘦了

精神小妹的生活原来是这样的!网友:终于知道她们为啥都这么瘦了

深度报
2026-02-11 23:35:03
2026-02-26 10:59:00
科技生活说
科技生活说
独立、客观解读科技见闻
2202文章数 128254关注度
往期回顾 全部

科技要闻

单季营收681亿净利429亿!英伟达再次炸裂

头条要闻

"花坛白骨案"2名凶手因4万元杀人埋尸 受害人儿子发声

头条要闻

"花坛白骨案"2名凶手因4万元杀人埋尸 受害人儿子发声

体育要闻

从排球少女到冰壶女神,她在米兰冬奥练出6块腹肌

娱乐要闻

尼格买提撒贝宁滑雪被偶遇 17年老友情

财经要闻

短剧市场风云突变!有人投百万赔得精光

汽车要闻

雷克萨斯ES双色特别版上市 售30.79万元起

态度原创

家居
艺术
教育
健康
时尚

家居要闻

归隐于都市 慢享自由

艺术要闻

谁能认出这幅14字草书的真正作者?

教育要闻

留学澳洲,住哪儿更安全?这份全澳榜单给了答案!

转头就晕的耳石症,能开车上班吗?

伦敦时装周|2026秋冬流行趋势早知道

无障碍浏览 进入关怀版