角阀厂家
免费服务热线

Free service

hotline

010-00000000
角阀厂家
热门搜索:
技术资讯
当前位置:首页 > 技术资讯

让你明白你的衣服跟对了人是他们做的AI时尚梦

发布时间:2020-02-11 06:29:50 阅读: 来源:角阀厂家

本文来源:极地特工 微信公号

这是一个在中国创业圈中不多见的跨国组合,深圳人黄鼎隆与纽约人Matt Scott(中文名:码特)相识七年。在微软的“革命”情谊,让码隆科技的创立有了可能。码隆科技是一家人工智能创业公司,目前,它在用计算机视觉和深度学习解决你我备受困扰的时尚难题。

码隆科技正在做什么?

电影《穿普拉达的女王》中,一心怀有新闻理想的安德丽娅误打误撞来到一家顶级时尚公司面试。坐在面前的是时尚界只手遮天的女主编米兰达,她一眼看穿这个穿着保守而随意的年轻女孩,侮慢地说,“你对时尚既不追求,也没见解。”于是尴尬地安德丽娅站在那里心里打转。

现实中,像安德丽娅这样的人并不少。说得落地一些,他们缺乏基本的穿着修养,尤其在中国。对于如何穿衣配饰,大部分人面临着诸多困惑。

为了解决这个问题,码隆科技推出一款基于手机的应用——StyleAI。由身边事物为用户提供时尚灵感,以及时尚度PK是这款应用目前的两项功能

在StyleAI微信公众号中,你可以上传取景图片,几秒后会匹配出五张服饰图片。这就是StyleAI的wear the world功能。

StyleAI的匹配结果(右图)

通常,一个人衣着颜色最好不要超过三种。刚巧,你有件特别喜欢的条格挎包,由于颜色比较多,你必须慎重选择,一不小心就会让自己看起来土掉渣 。这时候,拍张照上传StyleAI,随后便会推送出匹配结果——浅色牛仔裤加高跟鞋搭配(如上图),一款经典搭。

“日后,StyleAI会进一步丰富品牌,社交和购物等场景,”黄鼎隆说。

另一方面,StyleAI将会用数据告诉你时尚不时尚。

在中,你可以随意挑选某个时尚达人,如范爷,斯嘉丽·约翰逊,LadyGaGa等等,然后在上传自己的美照跟他们PK,系统就会给出你们的时尚分数。不过如果你真要跟LadyGaGa PK,一定会完败的,除非你也披一身牛肉衣服。

时尚度评分体系

当然,StyleAI给出的评分是有维度体系的。目前,深度学习技术将“时尚”从搭配,图案,潮流,款型和整体五个维度解围。Matt说,深度学习将会通过自动学习让StyleAI的评分不断精准。

为什么要做这件事?

黄鼎隆和Matt

很难理解两个70后的技术男从微软出来,要用人工智能做时尚。他们是怎么想的?

2014年上半年,黄鼎隆和Matt在一家餐厅边吃晚饭边聊天。聊着聊着突然说到用计算机视觉和深度学习去做时尚的话题,分析了各种可行性,他们认为这事儿可以干。于是,2014年7月他们成立了码隆科技公司。

他们认为,做计算机视觉和深度学习的应用,最困难的问题就是时尚。“当我们应用深度学习时,我们选择了一个非常精专的领域,把精力放在一个地方,做透,”Matt说。

如果能把最难的领域攻下了,那么用机器视觉和深度学习做别的事情,也就不是问题。前提是,这个项目必须有很高的用户基础,蕴含着不错的商业机会。所以,他们选择了时尚。

Matt是一个十分典型的美国IT男。“change the world”“impact others”便是他的工作信念。谈话中,Matt唯一一次异常高亢的时候是,当他谈论“中国有成千上万的潜在用户,那么他就会有成千上万的人使用他做出的产品”时,他用了一个电影中美国人在充满激情时常用的一个单词“Amazing!”

到底解决人民的服饰搭配,场景匹配问题,能产生怎样的影响力?首先,这是一个需求频次比较高的事情,同时大部分人都希望搭配得体而让自己及周围的环境更好看,舒适。

最近火透了的日本人Marie Kondo,因为特别会做家务而登上了2015时代杂志全球最具影响力100人名单,名单中有习大大,奥巴马,方济各,泰勒斯威夫特,村上春树,蒂姆库克,雷军,克里斯托弗诺兰等大名鼎鼎的公众人物。Marie Kondo会做家务,帮助很多人提升生活。

让大众越来越时尚,使他们的生活因此变得更美好,这件事的影响力一点不比做好家务小。

做好这件事的核心在哪里?

码隆科技团队

虽然与时尚联系紧密,但码隆却是一家定位于计算机视觉与深度学习的人工智能科技公司。“这是核心”,Matt非常肯定。

将人工智能应用到大众层面,是近两年比较火的领域。无独有偶,8月8日,微软创投加速器六期DEMO DAY上,与码隆科技同台亮相的还有一家涉足时尚的科技公司。这说明,对这块儿市场的关注,其实大有人在。

所以,码隆所做的事情,是否容易被Copy,甚至被超越?

“首先要明确的是,没那么容易”,为了更能表达自己的想法,Matt用英语回答道,“任何人都能编程,可谁又能编得更好?”

Matt认为,人工智能有很多需要探索的地方。如何看待数据,以及用一种新路径将数据组合在一起去解决问题,很关键。

要训练系统去“learn fashion and predict fashion”很像教婴儿识别一件新鲜事物,不同的人教会有不同结果。核心在于如何去让系统知道什么是“fashion”,并且,什么是“good fashion”。

而这就是技术男Matt的专长。

2015年3月,码隆获得达晨创投1200万天使融资。在拿下这笔融资前,达晨给黄鼎隆和Matt出了一个难题,要他们在一周内识别一个人的“胳膊肘”。Matt说,这甚至都不是一个有明显标记符号的东西。

或许这的确很难。Matt开始赶工做算法,眼睛已经打架却还在坚持。结果最终的交付令投资人很满意。

在微软工作期间,黄鼎隆和Matt跨部门完成了必应词典的开发,2010年11月,必应词典获得2010亚洲创新奖“读者之选大奖”,这也是微软首次获此荣誉。这个奖项的获得者是评选中获得读者投票最多的项目,这个奖项就好比大学生电影节里最受大学生喜爱的电影一样,非常有用户基础。这为黄鼎隆和Matt研发大众应用,积累了经验。

人工智能虽火,做好一款消费端应用产品却并不容易。“一些人工智能公司为B端企业提供解决方案,但这些公司恰恰是把最难的问题-,也就是如何用人工智能技术打造一个对大众有用的产品,留给了别人,”黄鼎隆说得十分直接。

2B的商业模式变现路径较短,风险较小,码隆不是不能做。黄鼎隆说,他们更希望做出一个端到端的产品。即便“真正难的是将研发端与消费端连接起来。”

下一步突出个性化,未来将成图片决策引擎时尚服务。

Matt十分认真地强调,他们要做的是“hack fashion”,就是利用计算机视觉尤其是深度学习,对时尚进行解构并重塑,用更高的维度让系统理解时尚的内涵,为用户提供个性化的时尚服务。

每个人都是独特的,气质,品味,喜好、身高,体型、肤色各不相同。在这种情况下,让AI系统匹配出适合自己的服饰,是门高精深的技术活。就好像,让一个机器人懂得人类情感一样,懂得每个人并作出审美判断。

可在Matt和黄鼎隆看来,这就是他们要做的。

最终,码隆科技要为用户提供成熟的视觉决策引擎服务。应用场景包括一切有摄像装置或者拍照功能的服务,比如可穿戴设备,无人机甚至摄像头等等。

如果能像《开罗紫玫瑰》一样,电影正在上演的情节可以与现实互动,那么,搭载码隆的视觉决策系统,我们就能用无人机进入到电影,锁定《辛德拉名单》里那个红衣女孩,然后将她救出。

计算机视觉和深度学习技术正在不断深化,码隆科技不会仅仅用AI教用户穿衣搭配更时尚的。比起美,黄鼎隆和Matt有更多事要做。

中山注册公司中介

注册公司多久

海关备案登记

工商税务合作

工商税务电话

广州筹划税务价格

工商税务合作