GAN终于可以干掉服装设计师了

　　曹雨阳：此次参加民族杯大赛的最大的收获就是对藏族这个民族有了更深刻的了解，有机会的话还想再做一次有关藏族的设计，我想应该可以做的比这次更好，因为很多关于藏族的灵感点当我了解到的时候我已经做到下一阶段没有时间回头去更改了，而且越了解我就越喜欢这个雪域民族，它真的很圣洁很美好。

　　裁圣始终坚持着为客户提供“一条龙服务”为初心，认真服务号每一位加盟商，认真对待每一单定制需求。正是因为不忘初心，裁圣私服定制才能在服装定制行业成为行业品牌。

　　MIT研究人员开发了一种能够设计出独特黑色小礼服的AI，使用GAN来生成图像，经过设计师的剪裁后，制作出非常有设计感的衣服。

　　麻省理工学院的两位研究人员开发了一种能够设计出独特黑色小礼服的AI，这种礼服灵感来源于香奈儿在20世纪20年代推出的风靡一时的小黑裙。不过，GAN设计出的小黑裙更适合现代女性。

　　现在，研究人员使用GAN来设计的珠宝、鞋子和项链，让全身的服饰都AI起来。

　　但是，首先出现的问题是，收集大量服装样式的数据集相当困难，而且成本高昂因为没有开放的平台可以共享或下载服装样式图案。

　　在发现了一个名为Vintage Patterns复古服装设计在线平台后，研究人员找到数据集，并且决定训练一个 GAN 来生成类似这样的图像。

　　研究人员收集了大约 5000张复古时装样式的图片，并花了几天训练 GAN 之后，最终得到了一些有趣的设计(见下图)。

　　左：从 Vintage Patterns 中收集的复古服装设计。右：AI 生成的服装设计。

　　正如你看到的，训练数据集中的大多数封面图像都有两个模特，AI 生成的图像也是如此。

　　不过，过程中也遇到了麻烦。可能由于仅仅训练了几天GAN (而不是几周)，AI 犯了一些有趣的错误，比如把一个普通的袖子和一个喇叭袖放在同一件服装。此外，它还会创造出一些奇怪的、超长的帽子：

　　

　　并且，GAN似乎还不知道如何区分背景中的文字，并认为它们属于裙子的一部分。

　　与训练集相比，研究人员注意到AI生成的服装上有很多混合/渐变的颜色，而这些颜色也给设计带来了灵感。

　　GAN生成之后，需要人来进一步加工。MIT 媒体实验室有一间很棒的缝纫室，里面有制作裙子所需的所有工具。

　　在几天的时间里，MIT媒体实验室研究院做了两件令人惊叹的人与 AI 合作的连衣裙；其中一件看起来像未来的舞会 / 毕业典礼礼服，另一件像是后世界末日的套头衫，灵感来自山本耀司的设计。

　　此外，在探索 AI 生成的图像时，研究人员还注意到不少皮草和霓虹色的设计 (这两种颜色都在是 2018 年秋季流行趋势)，这启发研究员创作了下面的电子皮草系列 使用可再生塑料制成。

　　GAN生成小黑裙主要由MIT的两位美女研究员完成，一位是计算机博士Pinar Yanardag，另一位是媒体实验室的研究生Emily Salvador。

　　她们二人的这项设计，是一个名为how to generate （almost） anything网站的一部分，这个网站由一群科学家和艺术家创办，受MIT知名课程How to Make (Almost) Anything启发，旨在测试人类与人工智能协作的极限，以产生（几乎）人类思维能够（并且不能）想象的任何东西。