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    人类设计师的灵感和对时尚的把握

    来源:www.dfsbp.com    发布于:2019-4-21 9:10:32    点击量:

    2019/04/22 08/23/52  【丹佛斯变频器 www.dfsbp.com】在传统的深度学习模型中,各个样本都是孤立的,模型只会处理一个个单独的样本。最终,它的作品得到评委认可,获得亚军。”在昨晚举行的“将来时尚”中国国际服装设计创新大赛总决赛上,上海人工智能企业深兰科技研发的服饰辅助设计系统DEEPVOGUE成为一名特殊的参赛者。知名服装设计师王新元、知名服装设计师张肇达、意大利时尚协会原主席弗兰克、钢琴家孔祥东等担任专家评委。与摘得冠军的欧洲设计学院作品相比,人工智能设计师的弱项就表现得尤为明显。

      关于“结伴学习”,研发团队成员方林博士解释说,这是一种深度学习模型,在图像、视频、自然语言处理中扮演着重要角色。

      在点评环节,张肇达评价说,DEEPVOGUE设计的时装在作品完整性、多元组合性、材质肌理性方面都很变频器维修不错,但在艺术创意和当代性方面有所欠缺。

      深兰科技研发团队表示,今后将增加并完善DEEPVOGUE的一系列功能,如提高对图片多样性的学习能力,增加图片分类管理功能;尝试与其它视觉数据库连接,捕获街拍图像中的流行元素。人类设计师的灵感和对时尚的把握,与人工智能设计系统的大数据学习能力相结合,有望催生更多更优秀的服装。GAN(生成式对抗网络)、VAE(变分自编码器)和深度学习算法,让我获得了深层次的创新觉醒。只见T台上,6名女模特身着DEEPVOGUE设计的连衣裙或套装向观众走来。“我是DEEPVOGUE,诞生于深兰科学院。他们将推进这个服饰辅助设计系统的商用进程,让人工智能尽快为设计师服务,也为客户提供有大数据支撑的时尚导引变频器维修

      获得冠军的欧洲设计学院作品

      王新元说,将人工智能应用于服装设计是时尚行业的重要创新,是将来的一个发展方向。

      在“智创时尚”环节,随着轻柔灵动的音乐响起,整个秀场安静下来。

      。在进行大样本训练时,这种模型就能通过样本本身和样本差异学习知识、掌握规律,与传统模型相比,不仅提高了学习效率,还提高了学习精度。

      近年来,人工智能在智能安防、智慧城市、自动驾驶等领域的应用日益普及,但用于服装设计可能还是第一次。除DEEPVOGUE外,另外变频器维修15个参赛团队来自法国高级时装学院、欧洲设计学院、清华大学、东华大学等国内外高等学府。这些时装属于白色系,辅以流苏、蕾丝、亮片等设计元素,显得高雅而飘逸。人与机器合作,可以为设计师节省前期的调研筛选时间,让设计师从机器生成的成千上万张设计图中汲取灵感。

      模特身着DEEPVOGUE设计的时装向观众走来。在他看来,人工智能在服装设计行业大有用武之地,将起到越来越重要的辅助作用。

      模特身着DEEPVOGUE设计的时装向观众走来。计算机程序为何会拥有这种富有创造性、需要非线性思维的本领?深兰科技研发团队介绍,DEEPVOGUE采用“结伴学习”等深度学习算法,将海量的模特走秀图、时装照片作为样本,进行机器自学习。“结伴学习”模型伟肯变频器则不同,处理的是一对对样本。50位来自时尚媒体、服装设计工作室、服装品牌企业等机构的从业人员组成评审团,参与评选。服装设计师可将自己喜欢的各种素材输入DEEPVOGUE,让这个系统进行深度学习;随后设置一些设计主题或关键词,它就能在一秒左右生成上千张不重样的设计图,并能确保服装在品牌调性上的一致性。

      此次大赛由上海市经信委指导,中国服装协会和上海时尚之都促进中心共同主办

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