阿里FashionAI時尚大腦或許能幫你解憂

月收入五萬的西二旗人喜歡逛優衣庫，喜歡格仔衫和衝鋒衣，你要問他們，「格仔衫和衝鋒衣如何正確地搭配？」西二旗人大概會一臉懵逼。不過，顯然，每天該穿什麼，可能不僅僅讓西二旗人感到錯愕，也是眾多小姐姐們每天犯愁的事情，這是一道與「今天吃什麼」一樣的世紀難題。

「今天吃什麼」依舊每天困擾著我們，但「今天穿什麼」的問題，阿里巴巴想通過 ai 技術來幫我們解決。

最近，阿里巴巴推出 fashionai 時尚大腦，希望借助 ai 技術，為我們提供服飾搭配的參考方案，這也是阿里一直強調的「新零售」的具體體現之一。

ai 也能幫我們搭配衣服了

fashionai 時尚大腦線上效果展示

阿里巴巴資深技術專家賈夢雷在阿里工作超過 9 年的時間，他的團隊有乙個很有意思的名字——影象和美，一直致力於影象技術的研究，他也是此次時尚大腦專案的負責人。

賈夢雷告訴雷鋒網，他本身專注於影象技術，十年前便在看是否可以將相關的技術，應用於服飾搭配方面，但那時技術還不夠成熟。六年前，他們開始真正著手這件事，技術上有了不少積累。

為什麼一定要做服飾搭配呢？他解釋說，從電商的角度看，是最重要的資訊載體，服裝服飾也是**最大的商品類別，「它的商業價值密度是最大的」。另一方面，從服裝本身來看，搭配是基本概念，消費者看到一雙鞋子，想到的是如何跟衣服搭配，「服裝一眼看過去是以整體形象出現的」。

2016 年時，谷歌曾和德國電商 zalando，推出了一款基於 ai 的服裝設計產品 project muse。使用者輸入性別、愛好、喜歡的藝術型別等資訊，然後向螢幕的模特身上畫些圖案，便能自動生成服飾。生成的服飾可以說十分另類了。

不得不說，這只能算試驗性的產品。賈夢雷認為，借助 ai 實現服裝穿搭，需要符合兩個標準：一是效果，二是規模化。

目前，時尚大腦的搭配效果已達到了一般搭配師的平均水平，他們會拿著搭配好的服裝，直接找到**商商家，或線下店，得到商家的真實反饋。規模化是指對**商家上傳的數以十億計的量，進行篩選和處理，形成合理的搭配。

在六年的研發期間，隨著深度學習的發展，讓一些技術問題逐步得到解決，在賈夢雷看來，技術之外，更重要的是，時尚大腦融入了許多專業服裝領域的知識，品牌商的搭配師和造型師會把自己的經驗匯集成資料，這要花費一年半到兩年的時間。

此前，阿里將「我的穿搭」功能開發給一些種子使用者，時尚大腦依據每天的天氣和使用者的歷史購買記錄推薦多種個性化穿搭方案，使用者可根據自己的審美對搭配進行實時改造，時尚大腦也會對熱門搭配進行再學習。

雷鋒網了解到，對於線下場景，阿里已和拉夏貝爾在全國 11 個城市合作近半年，使用者可在試衣間內通過嵌入 rfid 技術的大屏，檢視衣服的搭配，也就是類似雜誌上的平譜圖，賈夢雷表示關聯購買率有了明顯的提高。

什麼樣的搭配是「合理的」？

時尚大腦**下店的應用

大資料、深度學習、影象識別、影象搜尋引擎……這些技術是時尚大腦順利自動完成服飾搭配的基礎，但在此之前，有乙個問題時時困擾著賈夢雷：什麼樣的搭配是合理的？

他拿大家最熟悉的阿爾法狗舉例，阿爾法狗與人圍棋大戰，輸贏是客觀事實，而服裝搭配是高度主觀化的事情，「如何把主觀化的問題，拆解為客觀的、可量化的問題，這是難度最高的，跟你使用的工具沒有關係。」

具體來說，一方面他們需要收集來自達人的服裝搭配創意，學習其中的搭配規律。另一方面，對於一件衣服，會將其拆解為多個屬性維度，例如一件連衣裙，從運營的角度來看，可能拆解為 60 個關鍵屬性，但基於計算機視覺技術，篩選出最關鍵的屬性，並在衣服之間進行關聯比較。

比如說，對於一套搭配創意，體現了哪些審美，或功能性要求，總結其中的規律，從龐大的商品庫中找到這樣的衣服，如果搭配符合最初的搭配創意，則生成新的搭配。

總的來說，搭配創意來自於人，形成新的搭配需要在資料中找到規律。

至於資料的**，賈夢雷將其分為三個層面：

第一是最基礎的服裝資料，來自於**上的電商；

第二是搭配創意，由**上的達人提供；

第三是服裝專家提供的資料，如衣服有多少種領形、袖形、廓形，以及流行元素等等。

另外，服裝搭配的是否合理，顏色、質地等都是需要考慮的，由於服裝來自商家，有些顏色，商家可能沒辦法給出精準的色號，會導致資訊的偏差。為此，他們會對衣服做前景和背景的分離，明確一套服裝搭配中各個部分，哪些是上裝、下裝、鞋、包等等。

同時，還要根據服裝專業的理解，劃分顏色空間，分析衣服顏色的分布，比如相近色、紋理的樣式，是否是流行元素，以及對不同衣服進行分類，分類的範圍包括衣形，領子或袖子的樣式，甚至是衣服的風格屬於英倫風，還是小清新。

智慧型搭配的未來

如前文所提到的，與拉夏貝爾的合作中，時尚大腦完成的服裝搭配以雜誌平鋪圖的形式，呈現在試衣間的智慧型螢幕上。

而對於我們常聽到的基於 3d 建模的虛擬試衣，目前還無法達到賈夢雷所說的效果和規模化兩個標準。

除了 3d 建模的效果外，賈夢雷告訴雷鋒網「和純 3d 建模不同的是，試衣時消費者不會特別希望出現真實的自己，像現在的**，都是要帶美顏的，3d 建模是不是達到消費者認為的『美感』」，這是乙個問題。

另外，現在 3d 建模成本開始降下來了，但還無法形成規模化，而即便出現可規模化的低成本方案，還要看是否適合推廣。這些都是現階段存在的問題。