10 年のファッションに最適な 2023 の AI ツール
簡単に言えば
この記事では、ファッション ブランドと消費者が使用できる XNUMX の AI を活用したツールについて説明します。
リストには、Cala、Designovel、Zmo.ai、Vue.ai、Heuritech、Stylumia、Dupe Killer、Bodify、Lykdat、および Styliser が含まれます。
ファッション業界は絶え間ない進化で知られています。 近年、人工知能の活用が進んでいます。 AI ツールが利用できるようになったことで、ファッション企業は大量のデータを分析し、デザインからマーケティングに至るまで、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。
2023 年に向けて、ファッション業界は AI の統合を続けています。 この記事では、業界に革命を起こしている XNUMX の人工知能ツールについて説明します。 ファッション デザイナー、小売業者、消費者のいずれであっても、これらのツールは貴重な洞察を提供し、 ファッションの世界での経験.
デザイン作成ツールを使用すると、デジタル デザイナーはムード ボード、スケッチ、テキストを 3D デザインに変換できます。 人工知能は、クリエイティブが新しいアイデアを統合し、既存のサンプルを使用することで、架空の製品を豊かにするのに役立ちます。 生産ツールの短所の XNUMX つは、必要なパターン、生地、およびスケッチを使用しながら、衣服のプロトタイプを作成できる可能性があることです。
余談ですが、ジーンズ ブランドの Levi's は、AI プログラムを立ち上げた最初の企業の XNUMX つです。 機械学習.
カーラ
カーラ は、AI を活用したファッション デザイン ソリューションやその他のツールを提供するプラットフォームです。 このインターフェイスは、製品の構想から e コマースの有効化、注文のフルフィルメントまで、デザイナー プロセスのさまざまなステップを統合します。 デザインに関しては、Cala は、ユーザーがムード ボード、新鮮なアイデア、常緑の製品の季節的なテイクを生成するのに役立ちます。 このプラットフォームにより、ユーザーはテキスト、スケッチ、および参照に基づいてデザインを作成できます。
特に、プラットフォームは小規模な独立した両方に適しています デザイナーと大手小売業者. リアルタイムのライブ コラボレーション モードで使用できるため、デザイナーはチームメイトやメーカーと簡単かつ迅速につながることができます。
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デザインノヴェル
デザインノヴェル は、高度なアルゴリズムを使用してデザイナーが新しいコレクションを作成できるようにする、AI を活用したファッション デザイン プラットフォームです。 このプラットフォームの機能には、自動化されたデザインの提案、生地の推奨、デザインの選択に関するリアルタイムのフィードバックが含まれます。 また、Designovel では、ユーザーが自分のスケッチやインスピレーション画像をアップロードして、自分のビジョンに合ったカスタム デザインを生成することもできます。
このプラットフォームは、トレンド認識、市場分析、製品/サービス計画などの機能を提供します。 Designovel は、以下を含む幅広いソースからのデータを分析します。 ソーシャルメディアのトレンド、ランウェイ ショー、ストリート スタイルなどの情報を収集し、何が流行しているのか、消費者が何を求めているのかについての最新の洞察をデザイナーに提供します。
全体として、このプラットフォームは、設計プロセスを合理化し、生産コストを削減し、 デザイナーが作成する 革新的でスタイリッシュなコレクション。
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Zmo.ai
人工知能が可能にする ブランド デザイナーは、実際に作成するには何時間もかかるエディトリアル用の写真撮影を作成します。 適切に作成されたプロンプトは、撮影が難しい設定で多様なモデルをフィーチャーしたファッション キャンペーンを開発するのに役立ちます。
Inditex の大衆市場向けブランド Stradivarius は、すでにイノベーションを採用している企業の XNUMX つです。 今月初め、ブランド リリース コレクションの衣服をフィーチャーした AI 作成のファッション キャンペーン。
Zmo.ai は、AI を利用した画像作成ツールをいくつか提供するプラットフォームです。 その機能の XNUMX つは「Zmo AI モデル」で、ユーザーは数分で何千ものモデルのファッション衣類を紹介できます。 プラットフォームは高品質のデジタルを生成します 人体模型 デザイナーはコレクションのルックブックやエディトリアル写真を数分で作成できます。 この機能により、顧客はより包括的なブランド イメージを作成し、ターゲット マーケティングの精度を高めることができます。
さらに、Zmo.ai はオールインワンの AI アート ジェネレーターを備えており、高品質で テキストまたは画像からのリアルな写真. ユーザーは、数回クリックするだけで写真や画像を専門的に編集することもできます。
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Vue.ai
Vue.ai は、e コマース企業がカスタマー エクスペリエンスを最適化し、売り上げを伸ばすのに役立つ、AI を活用した小売自動化プラットフォームです。 このプラットフォームは、ビジュアル マーチャンダイジング、パーソナライズされたレコメンデーション、製品のタグ付け、画像編集など、さまざまなソリューションを提供します。 Vue.ai のテクノロジーは、コンピューター ビジョンと自然言語を使用します。 製品画像を分析する処理アルゴリズム、説明、および顧客データを使用して、オンライン ストア向けにパーソナライズされた製品の推奨事項とビジュアル マーチャンダイジング戦略を提供します。 プラットフォームの自動製品タグ付け機能は、製品の分類と索引付けのプロセスを合理化し、買い物客が探しているものを簡単に見つけられるようにします。
さらに、Vue.ai には画像編集ツールがあり、製品画像の品質を向上させ、視覚的に魅力的で顧客にとって魅力的なものにします。
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ヒューリテック
ヒューリテック は、2013 年に機械学習の 2,000 人の博士号によって作成されました。このプラットフォームは、消費者から直接引き出された洞察に基づく深い分析を提供します。 毎日約 XNUMX 万枚の画像を分析し、XNUMX を超えるアパレルの詳細を認識できます。 特に、プラットフォームは、有名人やインフルエンサーから一般大衆まで、さまざまな顧客セグメントによってソーシャル メディアで共有された画像を分析します。 これは、アプリが最新の状態を提供できることを意味します 傾向分析 顧客のニーズに基づいています。
ファッションブランド Heuritech を使用して、大量のデータから引き出された洞察に基づいて、将来のコレクションのデザインを開発できます。 このツールは、ファッション ビジネスの立ち上げを計画している個人にも役立ちます。
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スチルミア
スチルミア は、ファッション トレンド予測ソリューションを提供する AI を活用したプラットフォームです。 このプラットフォームは、ユーザーが受賞製品を見つけ出し、新しい作品の需要を予測するのに役立ちます。 Stylumia はまた、バリュー チェーン全体での在庫の最適化を可能にし、店舗の品揃えをローカライズするのに役立ちます。 ユーザーは、トレンドやファッション衣類の即時検証を要求したり、製品の適切な価格帯を見つけたりすることができます。 全体として、このプラットフォームにより、顧客はより迅速かつ自信を持って新しい市場カテゴリに参入できます。
デュープキラー
デュープキラー コンサルティング会社デロイトが開発した AI を活用したツールです。 革新的なプログラムは、衣服の形状や構成をスキャンして製品のコピーを検出します。 Dupe Killer は、別のブランドで発表されたオリジナルのデザイナー作品の複製を見つけることに重点を置いています。 このような問題は、コピーの作成者がオリジナルであると主張する偽造品とは異なります。
重複を見つけるために、プログラムは何百万もの写真をスキャンし、それらの間の視覚的な類似性を測定します。 Dupe Killer は、Instagram やその他のソーシャル メディア、Amazon、Depop、eBay からデータを収集します。
身体化する
身体化する は、オンライン買い物客が自分の体型やサイズに合った最適なブランドや製品を見つけるのに役立つ AI 搭載のプラットフォームです。 このプラットフォームは機械学習アルゴリズムを使用して、ユーザーの身体測定値と好みのデータを分析します。 また、さまざまなブランドの商品情報を収集し、衣服やアパレルに関するパーソナライズされた推奨事項を提供します。 Bodify のテクノロジーは、顧客ができないオンライン ショッピングの問題を解決することを目指しています。 服を試着する 購入前にフィット感やサイズについて不安を感じることがあります。
Bodify は、AI を使用して、より体にフィットし、快適である可能性が高い製品を提案することで、オンライン ショッピング エクスペリエンスを向上させ、顧客と小売業者の返品を減らすことを目指しています。
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リクダット
リクダット は、画像検索機能を使用してパーソナライズされたショッピング体験を提供する、AI を活用したプラットフォームです。 このプラットフォームは、コンピューター ビジョンと機械学習アルゴリズムを使用して、製品の画像を分析し、色、パターン、スタイルなどの主要な特徴を特定します。 顧客は好きな製品の画像をアップロードでき、Lykdat はさまざまな小売業者からの同様の製品についてカスタマイズされた推奨事項を提供します。
このプラットフォームは、オンラインショッピング体験を改善し、顧客が自分のニーズや好みに合った製品を見つけられるようにすることを目的としています. それだけでなく、購入につながる可能性が高いパーソナライズされた推奨事項を提供することで、小売業者が売り上げを伸ばすのに役立ちます.
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スタイルライザー
スタイルライザー は、デジタル ショッピング アシスタントを提供する AI を活用したプラットフォームです。 機械学習アルゴリズムを使用して、肌の色や顔の形などの顧客の顔の特徴を分析し、アパレルの e コマースに関連性の高い製品を提案します。 このプラットフォームは、顧客が自分のスタイルや好みに合ったアイテムを見つけるのに役立ちます。
人工知能により、顧客が手作業で商品を探す手間が軽減され、ショッピング体験がより便利で楽しいものになります。 Styleriser は、顔分析技術を活用してパーソナライズされた製品の提案を生成することで、オンライン ショッピングのエクスペリエンスを向上させ、小売業者の売り上げを伸ばすのに役立ちます。
一般的に言えば、AI 技術はマスマーケットと 高級ファッションブランド 特定のファッション用語、スタイル、外観、およびその他の要求に基づいて、ユーザーのアイテムを推奨します。 AI を使用すると、小売業者やブランドは、人工知能で作成されたスタイリング ソリューションや服装の組み合わせを提供できます。
余談ですが、最近イタリアの高級ブランド、ゼニアが 導入 その AI を活用したアプリケーション、Zegna X. ドイツの小売プラットフォーム Zalando も 発表の その ChatGPT- 顧客がより直感的にアイテムを閲覧できるようにするファッション アシスタントを搭載しています。
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まとめ
近年、ファッション業界は大きな変化を遂げており、 人工知能 ツールは、ビジネスの多くの側面でますます普及しています。 この記事で取り上げた 2023 個の AI ツールは、XNUMX 年にファッション ブランドと消費者が利用できる最も有用なテクノロジー アプリケーションの一部を表しています。パーソナライズされたスタイリングとデザインからサプライ チェーンの最適化まで、これらのツールは、進化するファッションで競争力を維持しようとする企業に価値のあるソリューションを提供します。風景。 テクノロジーの進歩に伴い、ファッション業界ではさらに多くの AI ツールが出現し、企業がよりスマートで情報に基づいた意思決定を行い、より持続可能で効率的なビジネス モデルを作成できるようになることが期待できます。
よくある質問
ファッション業界向けの人工知能のアプリケーションがいくつかあります。 ブランドや個人は、AI を使用して、デザインの作成、包括的な写真撮影の開発、物流のセットアップ、精選された衣服の選択の提供などを行うことができます。
Cala と Designovel は、最高の人工知能服デザイン アプリの XNUMX つです。
ファッション企業や独立系デザイナーは、デザインから電子商取引まで、さまざまなタスクに人工知能を使用しています。
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著者について
ヴァレリアはレポーターです Metaverse Post。 彼女は募金、AI、メタバース、デジタル ファッション、 NFT、そしてすべて web3-関連している。 ヴァレリアは公共コミュニケーションの修士号を取得しており、国際ビジネス管理の 13 番目の専攻を取得中です。 彼女は自由時間を写真撮影とファッション スタイリングに費やしています。 ヴァレリアは XNUMX 歳のとき、ファッションに焦点を当てた最初のブログを作成し、ジャーナリズムとスタイルに対する情熱を育みました。 彼女はイタリア北部に拠点を置き、ヨーロッパのさまざまな都市からリモートで仕事をすることがよくあります。 彼女に連絡できるのは次のアドレスです。 [メール保護]
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ヴァレリアはレポーターです Metaverse Post。 彼女は募金、AI、メタバース、デジタル ファッション、 NFT、そしてすべて web3-関連している。 ヴァレリアは公共コミュニケーションの修士号を取得しており、国際ビジネス管理の 13 番目の専攻を取得中です。 彼女は自由時間を写真撮影とファッション スタイリングに費やしています。 ヴァレリアは XNUMX 歳のとき、ファッションに焦点を当てた最初のブログを作成し、ジャーナリズムとスタイルに対する情熱を育みました。 彼女はイタリア北部に拠点を置き、ヨーロッパのさまざまな都市からリモートで仕事をすることがよくあります。 彼女に連絡できるのは次のアドレスです。 [メール保護]
