10년 패션을 위한 2023가지 최고의 AI 도구

패션 산업은 끊임없는 진화로 유명합니다. 최근에는 인공 지능의 사용을 수용하고 있습니다. AI 도구의 가용성이 증가함에 따라 패션 회사는 대량의 데이터를 분석하고 디자인에서 마케팅에 이르기까지 모든 것에 대해 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 

2023년으로 접어들면서 패션 산업은 계속해서 AI를 통합하고 있습니다. 이 기사에서는 업계를 혁신하고 있는 XNUMX가지 인공 지능 도구를 살펴봅니다. 귀하가 패션 디자이너, 소매업체 또는 소비자이든 관계없이 이러한 도구는 가치 있는 통찰력을 제공하고 패션의 세계에서의 경험.

디자인 제작 도구를 사용하면 디지털 디자이너가 무드 보드, 스케치 및 텍스트를 3D 디자인으로 변환할 수 있습니다. 인공 지능은 새로운 아이디어를 통합하고 기존 샘플을 사용하여 창작자가 상상의 제품을 풍부하게 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 제작 도구의 단점 중 하나는 원하는 패턴, 원단, 스케치를 사용하면서 옷의 프로토타입을 만들 수 있다는 점입니다.

여담으로 청바지 브랜드인 Levi's는 디자이너들이 기계 학습.

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칼라

칼라 AI 기반 패션 디자인 솔루션 및 기타 도구를 제공하는 플랫폼입니다. 인터페이스는 제품 구상에서 시작하여 전자 상거래 활성화 및 주문 이행에 이르기까지 디자이너 프로세스의 여러 단계를 통합합니다. 디자인 측면에서 Cala는 사용자가 무드 보드, 신선한 아이디어 및 상록수 제품에 대한 계절별 테이크를 생성하도록 돕습니다. 이 플랫폼을 통해 사용자는 텍스트, 스케치 및 참조를 기반으로 디자인을 만들 수 있습니다.

특히 이 플랫폼은 소규모 독립 기업 모두에 적합합니다. 디자이너 및 대형 소매업체. 라이브 협업 모드에서 실시간으로 사용할 수 있어 디자이너가 팀원 및 제조업체와 쉽고 빠르게 연결할 수 있습니다. 

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디자인노벨 

디자인노벨 고급 알고리즘을 사용하여 디자이너가 새로운 컬렉션을 만들 수 있도록 지원하는 AI 기반 패션 디자인 플랫폼입니다. 플랫폼의 기능에는 자동화된 디자인 제안, 패브릭 권장 사항 및 디자인 선택에 대한 실시간 피드백이 포함됩니다. Designovel은 또한 사용자가 자신의 스케치와 영감 이미지를 업로드하여 자신의 비전과 일치하는 맞춤형 디자인을 생성할 수 있도록 합니다. 

플랫폼은 트렌드 인식, 시장 분석, 제품/서비스 기획 등의 기능을 제공합니다. Designovel은 다음을 포함한 광범위한 소스의 데이터를 분석합니다. 소셜 미디어 트렌드, 런웨이 쇼, 스트리트 스타일 등을 통해 디자이너에게 스타일과 소비자가 원하는 최신 정보를 제공합니다. 

전반적으로 이 플랫폼은 디자인 프로세스를 간소화하고 생산 비용을 절감하며 디자이너가 만듭니다 혁신적이고 세련된 컬렉션.

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Zmo.ai 

인공 지능 브랜드 디자이너는 실생활에서 만드는 데 몇 시간이 걸리는 편집 사진 촬영을 개발합니다. 잘 작성된 프롬프트는 촬영하기 어려운 환경에서 다양한 모델이 등장하는 패션 캠페인을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

Inditex의 대중 시장 브랜드 Stradivarius는 이미 혁신을 채택한 회사 중 하나입니다. 이달 초 브랜드 출시 컬렉션의 의류를 특징으로 하는 AI 제작 패션 캠페인. 

Zmo.ai 여러 AI 기반 이미지 생성 도구를 제공하는 플랫폼입니다. 그 기능 중 하나는 사용자가 몇 분 만에 수천 명의 모델에게 패션 의류를 선보일 수 있는 "Zmo AI 모델"입니다. 플랫폼은 고품질 디지털을 생성합니다. 인간 모델 이미지를 통해 디자이너는 몇 분 안에 컬렉션의 룩북과 편집 사진 촬영을 만들 수 있습니다. 이 기능을 통해 고객은 보다 포괄적인 브랜드 이미지를 생성하고 타겟 마케팅의 정확도를 높일 수 있습니다.

또한 Zmo.ai는 고품질, 텍스트 또는 이미지의 사실적인 사진. 사용자는 몇 번의 클릭만으로 사진과 이미지를 전문적으로 편집할 수도 있습니다. 

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뷰아이 

뷰아이 전자 상거래 회사가 고객 경험을 최적화하고 판매를 늘리는 데 도움이 되는 AI 기반 소매 자동화 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 비주얼 머천다이징, 개인화 추천, 제품 태깅, 이미지 편집 등 다양한 솔루션을 제공합니다. Vue.ai의 기술은 컴퓨터 비전과 자연어를 사용합니다. 제품 이미지 분석을 위한 처리 알고리즘, 설명 및 고객 데이터를 통해 온라인 상점에 개인화된 제품 추천 및 시각적 머천다이징 전략을 제공합니다. 플랫폼의 자동화된 제품 태깅 기능은 제품 분류 및 인덱싱 프로세스를 간소화하여 쇼핑객이 원하는 것을 쉽게 찾을 수 있도록 합니다. 

또한 Vue.ai에는 제품 이미지의 품질을 향상시켜 고객에게 시각적으로 더 매력적으로 보이게 하는 이미지 편집 도구가 있습니다. 

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휴리텍

휴리텍 2013년 기계 학습 분야의 박사 학위 두 명이 만들었습니다. 이 플랫폼은 소비자로부터 직접 얻은 통찰력을 바탕으로 심층 분석을 제공합니다. 매일 약 2,000만 개의 이미지를 분석하고 XNUMX개 이상의 의류 세부 정보를 인식할 수 있습니다. 특히 이 플랫폼은 유명인과 인플루언서부터 일반 대중에 이르기까지 다양한 고객 세그먼트가 소셜 미디어에서 공유한 이미지를 분석합니다. 이는 앱이 최신 정보를 제공할 수 있음을 의미합니다. 유행 분석 고객의 요구에 따라. 

패션 브랜드 Heuritech를 사용하여 대량의 데이터에서 얻은 통찰력을 기반으로 향후 컬렉션 디자인을 개발할 수 있습니다. 이 도구는 패션 비즈니스를 시작하려는 개인에게도 유용할 수 있습니다. 

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스타일루미아

스타일루미아 패션 트렌드 예측 솔루션을 제공하는 AI 기반 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 사용자가 성공적인 제품을 찾고 새로운 제품에 대한 수요 예측을 할 수 있도록 도와줍니다. Stylumia는 또한 가치 사슬 전반에 걸쳐 재고 최적화를 가능하게 하고 매장의 구색을 현지화하는 데 도움이 됩니다. 사용자는 트렌드 및 패션 의류에 대한 즉각적인 검증을 요청할 수 있을 뿐만 아니라 제품에 적합한 가격대를 찾을 수 있습니다. 전반적으로 이 플랫폼을 통해 고객은 새로운 시장 범주에 더 빠르고 자신 있게 진입할 수 있습니다.

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듀프 킬러

듀프 킬러 컨설팅 회사인 Deloitte에서 개발한 AI 기반 도구입니다. 이 혁신적인 프로그램은 의류의 모양이나 구성을 스캔하여 제품 사본을 감지합니다. Dupe Killer는 다른 브랜드로 제공되는 원본 디자이너 작품의 복제본을 찾는 데 중점을 둡니다. 이러한 문제는 복사 제작자가 원본이라고 주장하는 위조품과 다릅니다.

복제본을 찾기 위해 프로그램은 수백만 장의 사진을 스캔하고 사진 간의 시각적 유사성을 측정합니다. Dupe Killer는 Amazon, Depop 및 eBay뿐만 아니라 Instagram 및 기타 소셜 미디어에서 데이터를 수집합니다.

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바디파이 

바디파이 온라인 쇼핑객이 자신의 체형과 사이즈에 맞는 최고의 브랜드와 제품을 찾을 수 있도록 도와주는 AI 기반 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 사용자의 신체 측정 및 선호도 데이터를 분석합니다. 또한 다양한 브랜드의 제품 정보를 수집하여 의류 및 의류에 대한 개인화 추천을 제공합니다. 바디파이의 기술은 고객이 할 수 없는 온라인 쇼핑의 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 옷을 입어봐 구매하기 전에 핏과 사이즈에 대한 불확실성으로 이어집니다. 

Bodify는 AI를 사용하여 잘 맞고 편안할 것 같은 제품을 제안함으로써 온라인 쇼핑 경험을 개선하고 고객과 소매업체의 반품을 줄이는 것을 목표로 합니다.

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릭다트 

릭다트 이미지 검색 기능을 갖춘 맞춤형 쇼핑 경험을 제공하는 AI 기반 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 컴퓨터 비전 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 제품 이미지를 분석하고 색상, 패턴 및 스타일과 같은 주요 기능을 식별합니다. 고객은 자신이 좋아하는 제품의 이미지를 업로드할 수 있으며 Lykdat는 다양한 소매업체의 유사한 항목에 대한 맞춤형 권장 사항을 제공합니다. 

이 플랫폼은 온라인 쇼핑 경험을 개선하고 고객이 자신의 필요와 취향에 맞는 제품을 찾도록 돕는 것을 목표로 합니다. 그 이상으로 구매로 이어질 가능성이 더 높은 맞춤형 권장 사항을 제공하여 소매업체가 판매를 늘리는 데 도움이 됩니다.

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스타일라이저 

스타일라이저 디지털 쇼핑 도우미를 제공하는 AI 기반 플랫폼입니다. 머신러닝 알고리즘을 활용해 피부톤, 얼굴형 등 고객의 얼굴 특징을 분석해 어패럴 이커머스에 관련성 높은 상품 추천을 제공한다. 플랫폼은 고객이 자신의 스타일과 선호도에 맞는 항목을 찾을 수 있도록 도와줍니다. 

인공 지능은 고객이 수동으로 상품을 검색하는 데 필요한 시간과 노력을 줄여 쇼핑 경험을 더욱 편리하고 즐겁게 만듭니다. 얼굴 분석 기술을 활용하여 개인화된 제품 제안을 생성함으로써 Styleriser는 온라인 쇼핑 경험을 개선하고 소매업체의 매출 증대를 돕습니다.

일반적으로 말해서 AI 기술은 대중 시장을 가능하게 하고 럭셔리 패션 브랜드 특정 패션 용어, 스타일, 외모 및 기타 요청을 기반으로 사용자 항목을 추천합니다. AI를 통해 소매업체와 브랜드는 인공 지능으로 만든 스타일링 솔루션과 의상 조합을 제공할 수 있습니다. 

참고로 이탈리아 명품 브랜드 제냐는 최근 소개 AI 기반 애플리케이션인 Zegna X. 독일 소매 플랫폼 Zalando도 발표 그것의 ChatGPT-고객이 항목을 보다 직관적으로 탐색할 수 있게 해주는 전원 패션 어시스턴트.

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결론 

패션 산업은 최근 몇 년 동안 상당한 변화를 겪었습니다. 인공 지능 도구는 비즈니스의 여러 측면에서 점점 더 보편화되고 있습니다. 이 기사에서 강조한 2023가지 AI 도구는 XNUMX년에 패션 브랜드와 소비자가 사용할 수 있는 가장 유용한 기술 응용 프로그램 중 일부를 나타냅니다. 개인화된 스타일 및 디자인에서 공급망 최적화에 이르기까지 이러한 도구는 진화하는 패션에서 경쟁력을 유지하려는 비즈니스에 유용한 솔루션을 제공합니다. 풍경. 기술이 발전함에 따라 패션 산업에서 더 많은 AI 도구가 등장하여 기업이 더 현명하고 정보에 입각한 결정을 내리고 더 지속 가능하고 효율적인 비즈니스 모델을 만들 수 있게 될 것입니다.

자주하는 질문 

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