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服装行业多模态算法个性化产品定制方案

  • jd****
  • 2023-08-06
  • IP归属:北京
  • 7280浏览

    一、项目背景

    AI赋能服装设计师,设计好看、好穿、好卖的服装

    传统服装行业痛点

    • 设计师无法准确捕捉市场趋势,抓住中国潮流
    • 上新周期长,高库存滞销风险大
    • 基本款居多,难以满足消费者个性化需求

    解决方案

    • GPT+数据洞察,快速反应市场时尚流行趋势
    • 柔性快反+数智化供应链,降低库存成本
    • AIGC,降低设计门槛,人人都可以是设计师

    二、方案介绍

    • 传统服饰设计方案:设计师根据经验直接出图——好看、好穿
    • 设计师+diffusion:AIGC海量出图,设计师选图——好看
    • 新视界设计:畅销服装版型+潮流图样,设计好看、好穿、好卖的服装

    三、技术突破

    畅销服装版式数据库构建

    • 自研服装识别模型对服装图片进行多模态智能分析,提取服装图片的纹理、面料、廓形等多维度版式信息,结合服装销售评论数据,构建服装版式数据库

    生成个性化服装图片

    • 基于自研架构tailor diffusion根据服装版式信息将语义信息映射到视觉隐空间,通过多个维度的版式特征控制生成指定款型的服装设计图

    模特着装展示

    • 特征空间融合服装、模特图片信息,将个性化服装穿着在模特身上,直观展示定制服装模特试穿效果

    畅销服装版式向量库构建
    • logo属性根据用户特征智能定制:通过大量用户的营销数据,将logo的底板颜色、大小、位置、形状等属性映射到隐空间中
    • 根据用户的特征信息对原始logo特征加入属性法向量进行偏移,得到符合用户的logo属性信息
    同时衣服版型也可智能定制
    • 数据库里,有服装图片,服装对应的版型标签,服装的销售数据,评论数据或是流行趋势数据
    • 使用数据库是利用copilot,设计师提出设计产品的诉求,大模型来抓取数据库里的畅销/潮流服装版型标签,生成提示词喂给diffusion

    四、落地实践

    C2M用户增长策略和效益进行细化:

    C2M用户增长策略

    1. 加强网站/APP的互动性

    - 提供多样化的设计模板、色彩搭配方案,供用户选择

    - 允许用户上传自己素材图案,进行二次创作

    2. 引入社交功能

    - 用户可以把设计作品发布到社区,其他用户可以点赞、评论

    - 实现与其他社交软件的API对接,方便用户分享

    - 举办最佳设计奖等活动,提高用户参与度

    3. 开展定期优惠活动

    - 为鼓励定制下单,可提供限时减价、积分优惠等

    - 活动锁定特定用户群,如新用户、活跃用户等

    - 与节日、商场推广等活动结合

    4. 建立线下体验店

    - 在商场等关键地点设置体验店,用户可以实景体验定制

    - 店内设置互动屏,用户可扫码继续APP上的设计

    - 销售人员可即时反馈用户需求,提升定制准确性

    C2M模式效益

    1. 对生产商

    - 减少因预测错误造成的钱资金积压和商品滞销风险

    - 提高生产效率,按订单快速生产,缩短交付时间

    - 获取用户定制数据,优化设计和生产

    2. 对消费者

    - 实现个性化设计,展现自我风格

    - 参与社区互动,获得设计 inspirations

    - 成为KOL,获得更多关注和认可

    - Ordered 小批量产品,优惠且独特

    综上,通过丰富定制模板、社交营销、线下体验等策略,C2M可以有效增长用户并实现双赢。


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