時尚行業頂尖人工智能工具

如 The New Black 和 Ablo 等工具，作為時尚創意者的人工智能協同設計師。The New Black 能根據簡單的文字描述或草圖，在數分鐘內生成精美的服裝設計圖，幫助設計師快速構思並視覺化新概念，無需人工插畫師。

Ablo 更進一步，協助新興品牌完成從服裝設計到品牌標誌及圖形建議的全流程標籤創建。這些平台通常包含趨勢分析功能及虛擬試穿預覽，支持設計階段的快速迭代與反饋。

成熟的 3D 設計軟件如 CLO 3D 和 Browzwear VStitcher 已整合人工智能增強功能，使虛擬服裝更貼近真實。這些程序允許設計師創建細緻的數碼服裝，並即時觀察其在虛擬模特上的垂墜與動態效果。

CLO 3D 以高度精準的面料模擬及人工智能輔助的 3D 服裝建模聞名。Browzwear 的 VStitcher 支援基於物理的多體型虛擬試衣。新興平台如 Style3D 提供類似的人工智能驅動 3D 視覺化，並支持 AR/VR 預覽，實現沉浸式設計審核。

透過人工智能處理複雜的物理與版型計算，這些工具大幅減少實體樣衣需求，節省生產前的時間、材料及成本。

WGSN 是著名的趨勢預測服務，已將人工智能與數據分析納入預測流程。透過訂閱平台，WGSN 從時裝秀、零售銷售、社交媒體等多渠道收集數據，結合算法與專家判斷，預測未來的風格、色彩及消費者情緒。

結果是季節性趨勢報告及分析工具（如其 TrendCurve AI），為品牌提供未來系列規劃的「水晶球」。設計師與商品經理利用 WGSN 洞察，做出從輪廓到最佳 SKU 組合的明智決策，避免憑空猜測。

總部位於巴黎的 Heuritech 採用技術驅動的趨勢預測方法，掃描網上真實穿搭。其人工智能利用計算機視覺分析數百萬社交媒體圖片（Instagram、TikTok 等），捕捉服裝新興趨勢。

透過量化全球有機街頭風格趨勢，Heuritech 幫助品牌預測需求，並在趨勢普及前調整設計。品牌或可利用 Heuritech 發現東亞地區粉彩工裝夾克流行，並將此洞察融入下一季產品。

EDITED 是一款市場情報工具，利用人工智能幫助品牌即時應對零售數據。它追蹤全球電商平台數百萬產品，並用機器學習分析價格、折扣及庫存變動。

時尚商品經理可查看特定款式中長裙在競爭對手處是否熱銷，或競爭品牌是否大幅降價牛仔褲。EDITED 的人工智能協助需求預測及價格策略優化。平台的 品類規劃 功能突出市場空缺或過度飽和，幫助零售商決定補貨重點。

Stylumia 結合趨勢洞察與需求預測。其機器學習模型過濾「市場噪音」，揭示真實消費需求。即使新產品 無銷售歷史，也能預測銷量，提升預測準確度 20–40%。

值得一提的是，Stylumia 的 ImaGenie 功能根據識別的趨勢生成新產品設計構想，向設計師建議高成功機率的款式，融合時尚規劃的創意與分析兩面。

Nextail 是一款商品及庫存管理解決方案，利用人工智能細緻分配及調撥庫存。Nextail 的算法不將所有門店一視同仁，而是在 SKU-門店 級別生成超本地化需求預測。

這幫助零售商精確知道應將哪些商品以何數量送往哪家門店。Nextail 自動化分配、補貨及調撥，並根據實時銷售數據調整。使用 Nextail 的零售商見證了：

• 庫存覆蓋率約減少 30%
• 缺貨率降低 60%
• 銷售顯著提升

針對較小的直銷品牌及 Shopify 店鋪，Prediko 提供一款人工智能需求規劃工具。它連接品牌電商數據，分析銷售趨勢及季節性，預測每款產品 SKU 的需求。

Prediko 進一步協助自動化補貨訂單流程——建議每個款式應生產或補貨的數量及時機。這對新產品上市準備或季節性庫存採購尤為重要。

Singuli 將高端人工智能科學應用於時尚需求預測。由博士級數據科學家開發，能精確預測至 SKU、材料及組件層面。考慮複雜因素（促銷、節假日、宏觀趨勢），並與 ERP 系統整合。

品牌可進行「假設」模擬——例如，若計劃中的市場活動使需求翻倍？——人工智能會相應調整庫存計劃。Singuli 宣稱其人工智能提升預測準確度超過 10%，帶來顯著節省及營收增長。

頂尖時尚零售商已打造或採用人工智能優化自家供應鏈：

• Zara 利用預測分析及 RFID 追蹤監控庫存，快速響應趨勢
• H&M 採用結合天氣與社交媒體趨勢的人工智能預測
• Nike 運用機器學習進行需求感知與庫存定位
• Burberry 根據實時需求信號智能調撥庫存

PICTOFiT 由 Reactive Reality 推出，是領先的 虛擬試穿 平台。它僅用幾張照片為每位購物者創建 個人化 3D 虛擬模特。PICTOFiT 不是將服裝套用於通用模特，而是讓用戶看到與自身體型及尺寸相符的虛擬替身穿著服裝。

這大幅提升線上瀏覽時的合身與風格信心。採用 Reactive Reality 技術的零售商報告參與度提升及退貨率下降，因為顧客在下單前能更準確感知商品效果。

Revery AI 讓小型品牌也能輕鬆使用虛擬試穿。購物者可選擇與自身體型相符的模特虛擬形象 或上傳個人照片，然後虛擬試穿服裝，效果逼真。

人工智能將服裝映射至用戶影像，調整不同體型尺寸並模擬面料垂感。對獨立設計師而言，這技術提供媲美大型零售商的高科技試衣體驗。Revery 亦支持在多種體型上展示同款，無需多次拍攝，促進尺碼包容性。

True Fit 是廣泛使用的人工智能合身解決方案，整合於多家服裝零售商網站。它詢問顧客體型及合身偏好，然後利用基於龐大購買與退貨數據訓練的機器學習，預測每款產品的最佳尺碼。

採用 True Fit 的零售商見證合身相關退貨顯著減少。在線時尚退貨率可超過 30%，此類工具對提升顧客滿意度及保護利潤率極為重要。

Bold Metrics 僅需少量輸入（身高、體重、合身偏好）即可生成購物者的 數碼身體雙生。人工智能創建涵蓋 50 多項精確身體尺寸的詳細預測身體檔案。

此「數碼雙生」用於推薦最佳尺碼，並為品牌提供顧客實際身體尺寸的洞察。Bold Metrics 幫助零售商顯著 減少合身相關退貨，同時輔助產品設計與分級決策。

時尚品牌利用增強現實技術——通常由人工智能驅動——讓顧客可視化產品。例如，Gucci 在其應用程式中推出 AR 運動鞋試穿功能：用手機鏡頭對準雙腳，應用即時疊加 Gucci 運動鞋的數碼 3D 模型。

此基於計算機視覺的試穿利用人工智能追蹤用戶雙腳並調整影像，為年輕且懂科技的消費者創造一種「試穿後再購買」的互動方式，推動銷售。

Vue.ai 是流行的人工智能平台，提供時尚電商個性化解決方案。其算法自動為產品標註詳細屬性（剪裁、圖案、領口、顏色等），幫助零售商管理數千 SKU。

憑藉更豐富的人工智能生成元數據，Vue.ai 支持個性化產品推薦及完整造型建議。它猶如虛擬造型師，學習顧客偏好，策劃最可能喜愛的造型，提升轉化率與購物籃金額。

Syte 專注於時尚的視覺搜索與發現。顧客可上傳照片（如 Instagram 裙裝或名人穿搭截圖），人工智能即在零售商庫存中尋找相似款式。

它還能在產品頁面建議視覺相似替代品（「更多相似」圖庫由圖像識別驅動）。在手機端，輸入描述不便，視覺搜索讓產品發現更直觀。

Lily AI 專注提升產品數據的深度與準確度，支持更佳推薦與網站搜索。Lily 平台利用人工智能分析每張產品圖片與描述，賦予遠超人工標註的豐富屬性。

有了增強的屬性標註，若顧客搜尋「浪漫夏日裙」，網站能精準返回符合該風格的匹配結果。Lily AI 實質上是 「說顧客的語言」，將購物者描述與產品目錄標籤連結起來。

先進語言模型的興起帶來時尚界的人工智能個人購物助理。DressX 推出 DressX AI Agent，用戶可與此互動造型師聊天。用戶輸入偏好至「風格護照」，並與人工智能對話，獲得造型建議或在數十個品牌中尋找單品。

The North Face 率先與 IBM Watson 合作，打造聊天機器人，通過提問「你會在哪裡及何時穿這件外套？」等問題，推薦理想外套。隨著自然語言人工智能進步，這類虛擬造型師將更普及且智能。

Crescendo.ai 提供人工智能聊天及語音助理，全天候準確回答購物者問題——從產品建議到訂單追蹤。即時回應尺碼資訊、退貨政策或造型建議，提升客戶體驗並釋放人工客服團隊。

它們本質上複製了線上銷售助理的體驗，為數千名顧客同時提供 個人化關懷。

為電商創建高質量視覺內容資源密集。PhotoRoom 革新了產品攝影後期處理與製作。它能 即時去除產品圖片背景，並替換為乾淨或主題背景。

還支持虛擬「模特穿搭」影像：上傳服裝在模特兒上的照片，PhotoRoom 生成該服裝穿在真人模特上的逼真圖片，無需拍攝。類似工具如 ZMO.ai 允許品牌僅用產品圖片輸入，生成不同體型、姿勢及族裔的人工智能模特穿搭圖像。

時尚界正擁抱生成式人工智能，用於靈感激發與內容創作。奢侈品牌 Moncler 與人工智能設計工作室合作，打造 Moncler Genius「AI 外套」 及其宣傳視覺。設計師如 Hillary Taymour（Collina Strada）將過往設計檔案輸入生成模型，腦力激盪新服裝構想。

在營銷方面，品牌使用 DALL·E、Midjourney 或 Adobe Firefly 等工具，僅需文字提示即可創作情緒板、廣告及社交媒體內容的藝術影像。

時尚營銷與人工智能的未來交叉點是 人工智能生成的虛擬網紅 興起。這些完全數碼角色擁有真實社交媒體粉絲，並與品牌合作。Lil Miquela 是其中一位，曾為 Prada 和 Calvin Klein 等奢侈品牌擔任模特。

部分零售商使用 人工智能模特 展示網站產品。Levi's 嘗試用人工智能生成模特，展示不同體型與膚色的穿搭，旨在擴大電商影像的多元代表性。

人工智能在定價策略及二手市場中發揮作用。在二手時尚領域，The RealReal 利用人工智能協助奢侈品鑑定及設定最佳轉售價格。其「Vision」利用圖像識別標記潛在假貨，「Shield」分析商品屬性與市場需求，優先安排人工鑑定。

人工智能算法可根據當前需求、庫存水平及更廣泛趨勢動態調整時尚品價格，對二手市場或折扣零售商尤為有用。

人工智能驅動的詐欺防範是時尚電商的重要工具。線上時尚店面臨信用卡盜刷及虛假退貨等詐欺問題。Kount 利用機器學習即時評估每筆交易或帳戶活動風險。

Kount 系統分析用戶行為模式、設備資料、地理位置等，毫秒內產生風險分數。由於基於人工智能，它持續適應新詐欺模式，捕捉靜態規則難以察覺的細微詐欺行為。