ファッション業界に人工知能を応用するには、もう少し想像力が必要かもしれない

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現在、ファッション業界における人工知能（AI）技術の応用範囲は、依然としてプロセスの簡素化と販売転換率の向上に主に焦点を当てています。従来、ファッション ビジネスの意思決定者は、自動化による効率性の向上、画像認識による製品の欠陥や偽造品の検出、パーソナライズされた推奨事項による売上コンバージョン率の向上に慣れています。 AI技術の創造的潜在力はまだ十分に発揮されていないことは明らかであり、疫病の影響はファッション業界にデジタル設計と展示方法を全面的に導入する大きなチャンスをもたらすと予想されます。 AIの創造性が十分に活用されていないと言われるのはなぜでしょうか。また、この点に関してデザイナーや大手ブランドにはどのような発展の余地があるのでしょうか。さらに、AI 技術は必然的に衣料品のデザインやディスプレイのユースケースに導入されるのでしょうか?

ロンドン・カレッジ・オブ・ファッションのファッション・イノベーション・エージェンシーの責任者であるマシュー・ドリンクウォーター氏は、「人工知能の初期の応用は定量化可能なビジネスニーズに焦点を当てていたため、新興企業はこの観点から大手ブランドにサービスを提供できました。しかし、創造性は定量化が難しいため、この分野での応用の普及は遅れる傾向があります」と考えています。

実用的な観点から見ると、ファッション デザイナーとコンピューター サイエンティストの間のギャップも、もう 1 つの大きな制約となります。ロンドン・カレッジ・オブ・ファッションもこれを認識し、最近、20人のボランティアのファッション学生を対象に8週間のAIコースを開始した。ここでは、Python プログラミングを通じてファッション データを収集し、それを使用してクリエイティブなファッション ソリューションとエクスペリエンスを開発する方法を学びます。ファッション分野におけるAI技術の潜在的応用について尋ねられたドリンクウォーター氏は、「私にとっては、アルゴリズムの予測不可能性を強調するものです」と指摘した。同氏は、デザイナーはすでに非常に創造的であるが、ニューラルネットワークの創造性が予想外の結果をもたらす可能性もあることを認めた。 AI テクノロジーの介入により、ファッション デザインや結果のプレゼンテーションに関する基本的な理解が揺らぐ可能性もあります。

AIコースは、ファッション・イノベーション・エージェンシー（FIA）がMITメディアラボのピナール・ヤナルダグ博士と共同で開発しました。 FIA の 3D デザイナーである Costas Kazantzis 氏は、コース コンテンツの作成と AI 駆動型ファッション ショー用の一連の 3D シーンの提供を担当しています。彼はズームインタビューで、学生たちは「これまでコーディングをしたことがなかった」が、パターンカッティング（衣服の構造）とファッションキュレーションに関する豊富な知識を持っていた、と説明した。同氏の意見では、このコースは初級レベルの Python スキルのみを対象としているものの、「AI の技術的特徴を理解し、2 つの分野を組み合わせるのに役立つ」とのことです。

このコースで使用される AI モデルは、Generative Adversarial Network (GAN) です。これは、2 セットの敵対的モデルの同時トレーニングを重視する機械学習の一種です。1 つはジェネレーター (デザイナー) で、本物に見える画像を作成する方法を学習するために使用されます。もう 1 つはディスクリミネーター (批評家) で、画像の真正性を正確に区別する役割を担います。トレーニング中、ジェネレーターはよりリアルな画像を作成し、ディスクリミネーターは偽造品を検出します。このアプローチを創造的な方法で適用すると、コンピューターで生成された画像や動きは、より自然（かつ美的にも）に見えるようになります。

学生たちはチームに分かれて、概念実証設計を通じてファッション分野における AI テクノロジーの能力を実証し、適切なデータを収集して独自のアルゴリズムをトレーニングする方法を学びました。このコースでは、サービス項目を分類するための AI モデルのトレーニング、ソーシャル メディアを通じたファッション トレンドの予測、スタイルの転送の完了、これに基づく新しいデザインの方向性の検討など、さまざまな AI の応用方法を取り上げます。このコースの核となるのは、仮想ファッションショーを開催することです。全体的な素材は以前の実際のキャットウォーク クリップから取得されますが、背景は新しい 3D 環境に置き換えられ、モデルも 3D の服を着ます。ドリンクウォーター氏は、「ファッション業界に詳しくない若者でも、このようなコラボレーションを通じて自分の限界を押し広げることができる」と信じている。

バーチャル ファッション ショーのワークフローについて、カザンツィス氏は、コンピューター ビジョン アルゴリズムによって、オリジナルのファッション ショー ビデオから骨格の動きのデータを推定できると説明しました。このデータは、別のアルゴリズムを使用して 3D ポーズ シミュレーションに変換され、Blender の 3D ポーズに適用されて、オリジナル ビデオのモデルの動きが再現されます。

CLO ソフトウェアを使用してアバター モデルの衣服をデザインおよびアニメーション化し、スタイル転送 (畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用してパターン、テクスチャ、色などを識別し、デザインを衣服に配置する) を使用して新しい織物方法と衣服の表面を開発します。バーチャル ファッション ショーの 3D 環境は Unity ゲーム エンジンを使用して構築されており、Kazantzis 氏は Unity が提供するバーチャル デザインと柔軟な出力オプション (VR および AR アプリケーションを含む) を高く評価しました。彼はパーティクル システムを使用して霧などの気象効果を作成し、さらに水中環境にクラゲなどのさまざまな海洋生物も作成しました。アニメーション化された衣服とテクスチャをインポートした後、Unity はすべてのアセットを組み合わせて最終的なエクスペリエンスを作成し、VR シーンとしてエクスポートできます。デザインは、360 度ナビゲーション ウェブサイトや Sketchfab の拡張現実体験として使用できます。全体として、AI テクノロジーは、創造的な製品の開発、環境デザイン、没入型コンテンツの生成において非常に強力な機能を備えています。

カツァンツィス氏はまた、ロンドン・カレッジ・オブ・ファッションのパターンと衣服技術コースを2019年に卒業し、建築学の学位も持つグレタ・ガンドッシ氏や、データサイエンスのバックグラウンドを持つトレイシー・バーグストロム氏とも協力した。 3 人は、アーカイブ映像からポーズを抽出し、3D の衣服を作成し、その結果を Unity にインポートするためのパイプラインを構築しました。メアリー・スリフト、ティロシュ・イェリン、アシュウィニ・デシュパンデなどの学生もバーチャルファッションショーのデザインに参加した。

この一連の AI コースは今年 3 月に始まり、概念実証としての仮想ファッション ショーは 6 月に完了しました。このようなスピードは間違いなく信じられないほどであり、このコンテンツ作成方法がさまざまな規模のブランドやファッション企業に適しているかどうか疑問に思う人もいるでしょう。マシュー・ドリンクウォーター氏の答えは、「もちろんです。そして、そのようなプロジェクトは厳密に予算レベルに合わせて設計することができます。使用する GPU が多ければ多いほど、結果はより印象的になります。」です。さらに、彼は、この種の作業にはさまざまなスキル セットが必要であり、それらすべてがプロジェクト サイクルにも影響を与えることも認識していました。しかし、いずれにせよ、彼は「今後、ファッションと AI を組み合わせたユースケースは必然的に増えるだろう」と固く信じている。

この概念実証ショーはロンドンファッションウィークの5日目に開催される。今回のファッションウィークでは、ほとんどのブランドがファッションショーをオンラインで生中継したり、コンセプトビデオやファッションショーのビデオを指定された「リリース時間」にオンラインでリリースしたりすることを選択しました。 Launchmetrics の統計によると、こうしたデジタル ディスプレイ手法では、物理的なファッション ショーに比べると、依然としてエンゲージメントがはるかに低いことが示されています。 AI が生成したバーチャル ファッション体験はファッション ショーの未来を変えることができるでしょうか?業界からの要請と同様に、ドリンクウォーター氏は「ファッションウィークは、より多様でアクセスしやすい体験を提供するために進化し続ける必要があることは明らかです。私たちの物理的な生活とデジタル生活の境界はますます曖昧になりつつあり、将来のファッションショーは必然的に過去の伝統的なプレゼンテーションとは大きく異なるものになるだろうということを認識する必要があります」と述べた。

コンピューターを使用してアートを作成するなど、AI テクノロジーを創造的な方法で使用する重要な方法がいくつかあります。作品の1つは2018年にクリスティーズで43万2500ドル（販売前予想の45倍）で落札された。エドモンド・ベラミーのこの肖像画は、独学で学んだ AI アーティストのロビー・バラットがパリのアート グループ Obvious と共同で GAN モデルを使用して作成しました。バラット氏はまた、バレンシアガが主催するAIファッションショーにも携わり、ファッションブランド、アクネ・ストゥディオズのAW20メンズコレクションのデザインを支援するニューラルネットワークのトレーニングも手掛けた。消費者とマーケティングの観点から見ると、ディープフェイク技術により、消費者は夢のブランドイメージに個人的に浸ることができます。さらに、RefaceAI アプリケーションは、ユーザーの顔をブランド ビデオに置き換えることができ、最近の Gucci とのテスト コラボレーションでは、1 日あたり 100 万回以上の「顔の入れ替え」と 40 万回の再投稿が実行されました。

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画像: マチルド・ルージェは廃棄物を使って新しいテクスチャーを創り​​出す

実験的な面では、廃棄物のリサイクルを通じて持続可能性の問題に対処するために、ファッションデザインの大学院生であるマチルド・ルージェが、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用して、レゴブロックに似た絡み合った垂れ下がった生地をデザインし、新しいファッション製品を発売しています。彼女の取り組みは、ファッションデザイン、人工知能、持続可能性の問題の融合における新たな一歩となる。

ファッションにおけるクリエイティブ AI はまだ初期段階ですが、勢いは明らかに高まっています。ファッション教育とファッション業界における3Dデジタルデザイン思考の急速な推進と、疫病の影響による物理的な表示機能の厳しい制限が相まって、AI技術が広く使用され、業界全体の創造性を刺激することが期待されています。コーディング経験のない学生グループが、限られた予算で数か月でこのような成果を生み出すことができるのであれば、プロのファッション業界は私たちにさらに大きな驚きをもたらしてくれると信じています。