Nangungunang Mga AI Tool sa Industriya ng Pananamit

Ang mga tool tulad ng The New Black at Ablo ay nagsisilbing AI co-designers para sa mga malikhaing nasa fashion. Kayang gawing isang pulidong larawan ng disenyo ng damit ng The New Black mula sa simpleng paglalarawan sa teksto o sketch sa loob ng ilang minuto, na tumutulong sa mga designer na mabilis na makabuo at makita ang mga bagong konsepto nang hindi na kailangan ng human illustrator.

Ablo naman ay higit pa rito sa pagtulong sa mga nagsisimulang tatak sa end-to-end na paggawa ng label – mula sa pagbuo ng mga disenyo ng kasuotan hanggang sa pagsuggest ng mga logo at grapiko na angkop sa estetika ng tatak. Kadalasang may kasamang mga tampok sa pagsusuri ng uso at virtual try-on previews ang mga platapormang ito, na nagpapahintulot sa mabilis na pag-uulit at feedback sa yugto ng disenyo.

Ang mga kilalang 3D design software tulad ng CLO 3D at Browzwear VStitcher ay nag-integrate ng mga AI enhancement upang gawing tunay na buhay ang mga virtual na kasuotan. Pinapayagan ng mga programang ito ang mga designer na gumawa ng detalyadong digital na damit at makita kung paano ito dumudulas at gumagalaw sa isang avatar nang real time.

Kilala ang CLO 3D sa mataas na tumpak na simulation ng tela at AI-assisted na 3D garment modeling. Pinapayagan ng VStitcher ng Browzwear ang virtual fitting sa iba't ibang uri ng katawan na may physics-based na katumpakan. Ang mga bagong pasok tulad ng Style3D ay nag-aalok ng katulad na AI-powered 3D visualization at sumusuporta sa AR/VR previews para sa mas malalim na pagsusuri ng disenyo.

Sa pamamagitan ng paggamit ng AI upang hawakan ang komplikadong physics at pattern calculations, malaki ang naitutulong ng mga tool na ito upang mabawasan ang pangangailangan sa pisikal na mga sample, nakakatipid ng oras, materyal, at gastos bago ang produksyon.

WGSN ay isang kilalang serbisyo sa pagtaya ng uso na nag-integrate ng AI at data analytics sa mga prediksyon nito. Sa pamamagitan ng subscription platform, kinokolekta ng WGSN ang data mula sa mga runway, benta sa retail, social media, at iba pa, pagkatapos ay gumagamit ng mga algorithm kasama ang mga eksperto upang hulaan ang mga paparating na estilo, kulay, at damdamin ng mga mamimili.

Ang resulta ay mga ulat ng uso sa bawat season at mga analytics tool (tulad ng kanilang TrendCurve AI) na nagbibigay sa mga tatak ng "crystal ball" para sa pagpaplano ng mga susunod na koleksyon. Ginagamit ng mga designer at merchandiser ang mga insight ng WGSN upang gumawa ng mga matalinong desisyon mula sa silhouettes hanggang sa optimal na halo ng SKU, sa halip na umasa sa hula.

Ang Paris-based na Heuritech ay gumagamit ng teknolohiyang nakatuon sa pagtaya ng uso sa pamamagitan ng pagsuri sa kung ano ang isinusuot ng mga totoong tao online. Ginagamit ng AI nito ang computer vision upang suriin ang milyun-milyong larawan sa social media (Instagram, TikTok, atbp.) at tuklasin ang mga umuusbong na pattern sa pananamit.

Sa pamamagitan ng pag-quantify ng mga organikong streetstyle trend sa buong mundo, pinapayagan ng Heuritech ang mga tatak na asahan ang demand at magdisenyo nang naaayon bago pa man sumikat ang mga uso sa merkado. Maaaring gamitin ng isang tatak ang Heuritech upang makita na ang pastel utility jackets ay uso sa Silangang Asya, at isama ang insight na iyon sa kanilang susunod na linya.

EDITED ay isang market intelligence tool na tumutulong sa mga tatak na tumugon sa real-time retail data gamit ang AI. Sinusubaybayan nito ang milyun-milyong produkto sa mga e-commerce site sa buong mundo at gumagamit ng machine learning upang suriin ang pagpepresyo, diskwento, at galaw ng stock.

Maaaring makita ng isang fashion merchandiser kung ang midi dresses sa isang partikular na estilo ay mabilis maubos sa isang kakumpitensya, o kung ang isang rival brand ay nagbaba ng presyo sa denim. Tinutulungan ng AI ng EDITED ang pagtaya ng demand at pag-optimize ng estratehiya sa pagpepresyo. Ang mga tampok ng assortment planning ng plataporma ay nagpapakita ng mga puwang o labis na saturation sa merkado, na tumutulong sa mga retailer na magpasya kung ano ang dapat dagdagan sa stock.

Stylumia ay pinagsasama ang insight sa uso at pagtaya ng demand. Ang mga machine learning model nito ay nililinis ang "market noise" upang ipakita ang tunay na demand ng mga mamimili. Kaya nitong hulaan ang benta para sa mga bagong produkto kahit walang kasaysayan ng benta, na nagpapabuti ng katumpakan ng forecast ng 20–40%.

Partikular, ang tampok na ImaGenie ng Stylumia ay lumilikha ng mga bagong ideya sa disenyo ng produkto na nakaayon sa mga natukoy na uso, na nagsusuggest sa mga designer kung anong mga estilo ang may mataas na tsansa ng tagumpay. Pinag-iisa nito ang malikhaing at analitikal na aspeto ng pagpaplano sa fashion.

Nextail ay isang solusyon sa pamamahala ng merchandise at imbentaryo na gumagamit ng AI upang maglaan at mag-redistribute ng stock nang detalyado. Sa halip na tratuhin ang lahat ng tindahan nang pareho, gumagawa ang mga algorithm ng Nextail ng hyper-local demand forecasts sa SKU-by-store na antas.

Tinutulungan nito ang mga retailer na malaman kung aling mga item ang dapat ipadala sa bawat tindahan at sa anong dami. Ina-automate ng Nextail ang allocation, replenishment, at transfers, na umaangkop sa real-time sales data. Nakakita ang mga retailer na gumagamit ng Nextail ng:

• ~30% pagbawas sa coverage ng imbentaryo
• 60% mas kaunting stockouts
• Malaking pagtaas sa benta

Para sa mas maliliit na direct-to-consumer na label at mga tindahan sa Shopify, nag-aalok ang Prediko ng AI-powered demand planning tool na nakaangkop sa kanilang pangangailangan. Kumokonekta ito sa e-commerce data ng tatak at sinusuri ang mga trend sa benta at seasonality upang hulaan ang demand para sa bawat produkto SKU.

Tinutulungan ng Prediko na i-automate ang proseso ng pag-order ng restock – nagsusuggest kung ilang yunit ng bawat variant ang dapat gawin o i-reorder at kailan. Napakahalaga ito kapag naghahanda para sa paglulunsad ng bagong produkto o nagpapasya kung gaano karaming imbentaryo ang bibilhin para sa paparating na season.

Singuli ay nagdadala ng malakas na AI science sa pagtaya ng demand sa fashion. Binuo ng mga PhD data scientist, nagbibigay ito ng tumpak na forecast hanggang sa antas ng SKU, materyal, at mga bahagi. Isinasaalang-alang nito ang mga komplikadong salik (promosyon, holiday, macro trends) at nag-iintegrate sa mga ERP system.

Maaaring magsagawa ang mga tatak ng "what-if" simulations – halimbawa, Paano kung ang isang planadong marketing event ay magdodoble ng demand? – at ina-adjust ng AI ang mga plano sa imbentaryo nang naaayon. Inaangkin ng Singuli na pinapabuti ng AI nito ang katumpakan ng forecast ng higit sa 10%, na nagreresulta sa malaking pagtitipid at pagtaas ng kita.

Ang mga nangungunang retailer ng fashion ay gumawa o nag-adopt ng AI para sa kanilang sariling pag-optimize ng supply chain:

• Zara ay gumagamit ng predictive analytics kasama ang RFID tracking upang subaybayan ang imbentaryo at mabilis tumugon sa mga uso
• H&M ay gumagamit ng AI-driven forecasting na isinama ang panahon at mga uso sa social media
• Nike ay gumagamit ng machine learning para sa demand sensing at inventory positioning
• Burberry ay matalinong nire-redistribute ang imbentaryo batay sa real-time demand signals

PICTOFiT ng Reactive Reality ay isang nangungunang plataporma para sa virtual try-on. Lumilikha ito ng personalized 3D avatar para sa bawat mamimili gamit lamang ang ilang larawan. Sa halip na ipakita ang damit sa isang generic na modelo, pinapakita ng PICTOFiT ang mga kasuotan sa isang virtual na katawan na tugma sa hugis at sukat ng katawan ng gumagamit.

Malaki ang naitutulong nito sa pagpapataas ng kumpiyansa sa fit at estilo habang namimili online. Napansin ng mga retailer na gumagamit ng teknolohiya ng Reactive Reality ang mas mataas na engagement at mas mababang rate ng return, dahil mas tumpak ang pakiramdam ng customer kung paano talaga magmumukha ang item bago mag-order.

Revery AI ay nagpadali ng virtual try-ons para sa mas maliliit na tatak. Maaaring pumili ang mga mamimili ng model avatar na tugma sa kanilang hugis ng katawan o mag-upload ng sariling larawan, pagkatapos ay subukan ang mga damit nang virtual na may makatotohanang resulta.

Inaangkop ng AI ang damit sa larawan ng tao, ina-adjust para sa iba't ibang sukat ng katawan at ginagaya ang pagdaloy ng tela. Para sa mga independent designer, nangangahulugan ito ng pagbibigay ng high-tech na fitting experience na katulad ng mga malalaking retailer. Pinapayagan din ng Revery ang pagpapakita ng bawat estilo sa iba't ibang uri ng katawan nang hindi na kailangan ng maraming photoshoot, na nagpo-promote ng size inclusivity.

True Fit ay isa sa mga pinakalaganap na AI fit solution, na naka-integrate sa maraming website ng apparel retailer. Tinanong nito ang mga customer tungkol sa hugis ng katawan at mga kagustuhan sa fit, pagkatapos ay hinuhulaan ang pinakamahusay na sukat para sa bawat produkto gamit ang machine learning na sinanay sa malawak na data ng pagbili at return.

Napansin ng mga retailer na gumagamit ng True Fit ang makabuluhang pagbawas sa mga return na may kaugnayan sa fit. Sa industriya kung saan ang return rate para sa online fashion ay maaaring umabot sa 30%, napakahalaga ng mga tool na ito para mapabuti ang kasiyahan ng customer at maprotektahan ang margin.

Bold Metrics ay lumilikha ng digital body doubles ng mga mamimili gamit lamang ang ilang input (taas, timbang, mga kagustuhan sa fit). Gumagawa ang AI ng detalyadong predicted body profile na sumasaklaw sa mahigit 50 tumpak na sukat ng katawan.

Ang "digital twin" na ito ay ginagamit upang irekomenda ang pinakamahusay na sukat at nagbibigay ng insight sa mga tatak tungkol sa aktwal na sukat ng katawan ng kanilang mga customer. Nakakatulong ang Bold Metrics sa mga retailer na makabuluhang mapababa ang mga return na may kaugnayan sa fit habang nagbibigay ng impormasyon para sa disenyo ng produkto at grading decisions.

Gumagamit ang mga tatak ng fashion ng augmented reality – madalas na pinapagana ng AI – upang payagan ang mga customer na makita ang mga produkto. Halimbawa, ipinakilala ng Gucci ang AR sneaker try-on sa kanilang app: itutok ang camera ng smartphone sa iyong mga paa at ipapakita ng app ang digital 3D model ng Gucci sneakers nang real-time.

Gumagamit ang try-on na ito ng computer vision na pinapagana ng AI upang subaybayan ang mga paa ng gumagamit at i-adjust ang imahe, na lumilikha ng nakakaengganyong paraan ng "subukan bago bumili" na nagpapataas ng benta lalo na sa mga mas batang tech-savvy na mamimili.

Vue.ai ay isang popular na AI platform na nag-aalok ng mga solusyon para sa personalisasyon ng fashion e-commerce. Awtomatikong tinatandaan ng mga algorithm nito ang mga produkto gamit ang detalyadong mga katangian (cut, pattern, neckline, kulay, atbp.), na tumutulong sa mga retailer na hawakan ang libu-libong SKU.

Sa mas mayamang AI-generated metadata, pinapagana ng Vue.ai ang personalisadong mga rekomendasyon sa produkto at kumpletong mga suhestiyon sa outfit. Gumagana ito bilang isang virtual stylist na natututo sa mga kagustuhan ng customer at nag-aayos ng mga look na malamang nilang magustuhan, na nagpapataas ng conversion rates at laki ng basket.

Syte ay dalubhasa sa visual search at discovery para sa fashion. Maaaring mag-upload ang customer ng larawan (halimbawa, isang damit mula sa Instagram o screenshot ng kasuotan ng isang sikat) at hahanapin ng AI ang mga katulad na item sa imbentaryo ng retailer.

Maaari rin itong magmungkahi ng mga biswal na katulad na alternatibo sa isang pahina ng produkto ("More like this" gallery na pinapagana ng image recognition). Sa mobile, kung saan mahirap mag-type ng mga paglalarawan, ginagawang mas intuitive ng visual search ang pagtuklas ng mga produkto.

Lily AI ay nakatuon sa pagpapabuti ng lalim at katumpakan ng data ng produkto, na nagpapagana ng mas mahusay na mga rekomendasyon at paghahanap sa site. Ginagamit ng plataporma ng Lily ang AI upang suriin ang bawat larawan at paglalarawan ng produkto, na nag-aassign ng mayamang mga katangian na lampas sa karaniwang manual tagging.

Sa pinahusay na attribution, kapag naghahanap ang customer ng "romantic summer dress," nagbabalik ang site ng tumpak na mga tugma na akma sa vibe na iyon. Sa esensya, "nagsasalita ang Lily AI ng wika ng customer" sa pamamagitan ng pag-uugnay kung paano inilalarawan ng mga mamimili ang mga item sa kung paano tinatandaan ang mga produkto sa katalogo.

Ang pag-usbong ng mga advanced language model ay nagdala ng AI personal shoppers sa fashion. Inilunsad ng DressX ang DressX AI Agent, isang interactive stylist na maaaring kausapin ng mga user. Ipinapasok ng mga user ang kanilang mga kagustuhan sa isang "Style Passport" at nakikipag-chat sa AI upang makakuha ng mga ideya sa outfit o maghanap ng mga piraso mula sa dose-dosenang mga tatak.

The North Face ang nanguna dito gamit ang IBM Watson, na gumawa ng chatbot na nagtatanong sa mga user ng mga tanong tulad ng "Saan at kailan mo gagamitin ang jacket na ito?" upang magrekomenda ng perpektong coat. Habang umuunlad ang natural language AI, inaasahan na magiging mas karaniwan at sopistikado ang mga virtual stylist na ito.

Crescendo.ai ay nag-aalok ng AI chat at voice assistant na sumasagot sa mga tanong ng mga mamimili 24/7 – mula sa payo sa produkto hanggang sa pagsubaybay ng order – nang may mataas na katumpakan. Sa pamamagitan ng agarang pagtugon sa mga tanong tungkol sa sukat, patakaran sa return, o mga tip sa estilo, pinapahusay ng mga AI assistant na ito ang karanasan ng customer at nagpapalaya sa mga human support team.

Sa esensya, nire-replika nila ang karanasan ng isang matulunging sales associate online, na nagbibigay ng personal na atensyon sa libu-libong customer nang sabay-sabay.

Ang paggawa ng mataas na kalidad na visual content para sa e-commerce ay maaaring maging resource-intensive. Ang PhotoRoom ay naging game-changer sa pamamagitan ng pag-automate ng post-processing at produksyon ng product photography. Kaya nitong agad alisin ang background mula sa mga larawan ng produkto at palitan ito ng malinis o temang backdrop.

Pinapayagan din nito ang virtual na "on-model" imagery: mag-upload ng larawan ng damit sa mannequin, at gumagawa ang PhotoRoom ng makatotohanang mga larawan ng damit na iyon sa isang modelo nang hindi na kailangan ng photoshoot. Ang mga tool tulad ng ZMO.ai ay nagpapahintulot sa mga tatak na gumawa ng mga larawan ng damit sa AI models na may iba't ibang uri ng katawan, pose, at etnisidad gamit lamang ang mga larawan ng produkto bilang input.

Yumayakap ang fashion sa generative AI para sa inspirasyon at paglikha ng nilalaman. Nakipagtulungan ang luxury label na Moncler sa isang AI design studio upang likhain ang Moncler Genius "AI Jacket" at ang kasamang mga visual ng kampanya. Ang mga designer tulad ni Hillary Taymour ng Collina Strada ay ginagamit ang kanilang mga archive ng nakaraang disenyo sa mga generative model upang mag-brainstorm ng mga bagong ideya sa damit.

Sa marketing, gumagamit ang mga tatak ng mga tool tulad ng DALL·E, Midjourney, o Adobe Firefly upang gumawa ng mga artistikong imahe para sa mood boards, ads, at social media content gamit lamang ang text prompt.

Isang futuristic na pagsasanib ng fashion marketing at AI ang pag-usbong ng AI-generated virtual influencers. Ito ay mga ganap na digital na karakter na may totoong mga tagasunod sa social media at nakikipagtulungan sa mga tatak. Si Lil Miquela ay isang virtual influencer na nag-modelo para sa mga luxury brand tulad ng Prada at Calvin Klein.

Gumagamit ang ilang retailer ng AI models para sa mga larawan ng produkto sa kanilang mga website. Sinubukan ng Levi's ang AI-generated models upang ipakita ang mga outfit sa iba't ibang uri ng katawan at kulay ng balat, na naglalayong palawakin ang representasyon sa mga larawan ng e-commerce.

Gumaganap ang AI ng papel sa estratehiya sa pagpepresyo at mga merkado ng resale. Sa mundo ng secondhand fashion, gumagamit ang The RealReal ng mga AI tool upang tumulong sa pag-authenticate ng mga luxury goods at pagtatakda ng optimal resale prices. Ginagamit ng "Vision" ang image recognition upang tuklasin ang mga posibleng pekeng item, habang sinusuri ng "Shield" ang mga katangian ng item at demand sa merkado upang unahin kung aling mga consignment goods ang kailangang suriin ng mga eksperto.

Maaaring dynamic na i-adjust ng mga AI algorithm ang mga presyo ng fashion items batay sa mga salik tulad ng kasalukuyang demand, antas ng stock, at mas malawak na mga uso – na lalong kapaki-pakinabang para sa mga resale marketplace o off-price retailer.

Isang mahalagang tool sa fashion e-commerce ay ang AI-driven fraud prevention. Nahaharap ang mga online fashion store sa mga isyu ng pandaraya – mula sa ninakaw na credit card hanggang sa pekeng claim sa return. Ginagamit ng mga solusyon tulad ng Kount ang machine learning upang agad na suriin ang panganib ng bawat transaksyon o aktibidad ng account.

Tinitingnan ng sistema ng Kount ang mga pattern ng pag-uugali ng user, data ng device, geolocation, at iba pa upang makabuo ng risk score sa loob ng millisecond. Dahil AI-based ito, patuloy itong umaangkop sa mga bagong pattern ng pandaraya at nahuhuli ang mga mas pinong pandarayang kilos na maaaring hindi makita ng mga static na patakaran.