0/5

Новости сегодня

10:40 Доля иностранных fashion-брендов в ТЦ Петербурга за 2,5 года снизилась до 37%
10:15 Бренд Küchenland вышел на рынок ОАЭ
09:50 МТС Банк объявил ценовой диапазон IPO
Новые бизнес модели и ритейл форматы на UPGRADE Retail Весна
09:25 Поставщик игрушек пытается взыскать долги с сети магазинов «Кораблик»
20:40 Продавцы чаще всех дружат с коллегами вне работы
20:15 Владелец бренда Paco Rabanne проведет IPO
Предоплата растет, а выкуп падает: итоги 1 квартала в e-commerce
19:50 Россияне стали более оптимистичны настроены на успешное трудоустройство
19:25 Производство продуктов питания в Москве выросло почти в 2,4 раза
19:00 «Юнилевер Русь» снизила чистую прибыль почти вдвое
Teams уходит — Толк приходит. Выбираем сервис для общения с поставщиками и производителями
18:35 Андрей Шляев ушел с поста директора по маркетингу «585*ЗОЛОТОЙ»
18:10 Чистая прибыль российской «дочки» Pernod Ricard снизилась в 5 раз
17:45 Больше 70% россиян работают по выходным и во время отпуска
Доверие и безопасность: как продавать люксовые бренды на Авито Премиум
17:20 Эксперты прогнозируют новую волну экспансии федеральных продуктовых сетей в Арктику
16:55 Хакеры с начала года значительно усилили DDoS-атаки на онлайн-ритейл
16:30 Сеть «Корпорация «Центр» закрывает последние магазины
Все новости →

Accenture научила нейросеть создавать дизайн одежды

Accenture научила нейросеть создавать дизайн одежды
время публикации: 12:15  05 марта 2021 года
Лаборатория инноваций Liquid Studio Accenture в Индии разработала решение, которое позволит автоматизировать процесс создания дизайна одежды для модных брендов.
С помощью разработки можно не только ускорить выход новых коллекций на рынок, но и спрогнозировать спрос на те или иные модели.

Решение Accenture использует библиотеки искусственного интеллекта, возможности технологий нейросетей, машинного обучения и deep learning: оно анализирует данные по продажам коллекций за предыдущие периоды и помогает конструировать новые коллекции на основе предполагаемого спроса.

Модным дизайнерам предлагается два помощника: Apparel-Style-Merge и Apparel-Style-Transfer. С их помощью можно комбинировать элементы из нескольких предметов одежды и создавать новые дизайны, а также «настраивать» одежду, применяя разные стили, фасоны, ткани и цвета.

«В индустрии моды все меняется очень быстро: многие бренды обновляют коллекции не раз в сезон, как было раньше, а раз в несколько недель. Задачи дизайнеров усложнились – от них требуется не только огромная скорость, но и соответствие запросам покупателей на индивидуализацию дизайна. Благодаря ИИ и нейросетям любой дизайнер теперь может ускорить и упростить такую работу, подружив математику и творческое воображение», – отметил Арсений Кондратьев, руководитель Liquid Studio Accenture в России.

По оценкам ShareCloth, около 30% произведенной в мире одежды в 2018 году вообще не было продано и отправилось в утиль. Работа на базе ИИ поможет брендам быстрее реагировать на настроения рынка и повышать эффективность создания коллекций и продажи.

Согласно исследованию, проведенному Accenture совместно с Fashion University, использование таких инструментов ускорило процесс комбинирования вариантов в специальных программах для дизайнеров с 10-15 до 2-3 минут.

По словам Арсения Кондратьева, разработка также может использоваться для других отраслей – например, в автомобильной промышленности для создания дизайна новых моделей.

«Решение актуально и для России, оно позволит сократить время дизайнеров на выполнение рутинных операций, высвободив его для решения более сложных и творческих задач», – отмечает он.

***

Самые интересные новости читайте в наших группах в Facebook и VKontakte, а также на канале Яндекс.Дзен.

Больше новостей и возможность поделиться своим мнением в комментариях на нашем канале в Telegram.

И подписывайтесь на итоговую рассылку самых важных новостей.

New Retail