Inteligência Artificial na moda


Sophia, a robô humanóide criada em 2015 em uma parceria Hong Kong-Arábia Saudita - foi capa de dezembro da Revista Elle Brasil em 2016.

Quem nunca teve branco ao abrir o guarda-roupa? Ou abriu o armário e pensou que não tinha nada para usar? E daí procurou por inspiração e desejou um novo look - que viu no Pinterest, Instagram ou na última edição da Vogue?


Inspiração é o que motiva e o as pessoas mais buscam. Não à toa, na moda "Como Usar" é o termo mais pesquisado e, de fato funciona.


Sabendo dessa necessidade as sessões de "Modos de Usar" sempre foram populares nas principais revista de moda e delas derivaram os inúmeros sites e apps que ajudam a se vestir. Isso sem contar os tantos blogs e perfis de "Look do Dia" no Instagram.

No entanto, nem todos tem a habilidade do vocabulário certo e sabem dar nome as novas peças da estação. E dessa forma, quando tentam fazer uma pesquisa de texto, não chegam a lugar nenhum porque os resultados estão longe da tendência que se procurava.


Serviço Automático de Moda

E foi aí que o Google viu uma oportunidade e criou o Google Lens, um app que identifica todas as peças da foto, entre blusas, bolsas, cintos e sapatos, do original à versões similares à venda em todas as lojas online da internet. Isso vale tanto para uma foto da vitrine à sua frente ou de um post nas redes sociais. Uma mão na roda e comercialização hardcore!


O mesmo fez a Amazon. Durante o re:MARS 2019, evento promovido com foco em machine learning, automação, robótica e espaço, que aconteceu no início de junho em Las Vegas, Estados Unidos, a própria empresa organizadora anunciou o lançamento de um novo recurso disponível nos seus canais de compra chamado StyleSnap (nativo do aplicativo de compras), que pretende ser uma ajuda na hora de comprar roupas com determinado estilo.


O executivo da companhia, Jeff Wilke, conta que o projeto parece bastante simples ao usuário, e de fato é, mas que existe muita complexidade por trás disso tudo. "Para que as redes neurais identifiquem um maior número de classes, podemos fazer pilhas com o maior número de camadas uma em cima da outra. As primeiras camadas, normalmente, aprendem conceitos como 'bordas' e 'cores', enquanto camadas intermediárias identificam padrões como 'floral' e 'denim'. Depois de passar por todas as camadas, o algoritmo pode identificar com precisão conceitos como ajuste e estilo de roupa em uma imagem", explica.


Assim como o Google Lens, o StyleSnap vai detectar as características da peça e encontrar itens similares, mas somente nos fornecedores participantes do e-commerce da Amazon americana.


Mas esta não é a primeira vez em que a gigante do varejo aposta suas fichas neste mercado. Em 2017, a empresa apresentou o Echo Look, uma câmera também baseada em inteligência artificial que fornecia recomendações de moda aos usuários. No entanto, o produto recebeu algumas críticas negativas, como falhas de identificação ou a repetição das mesmas dicas.


O algoritmo detectava cores e formas padrão e fazia sugestão baseada nos maiores trends da estação.


Refinando os Dados

De acordo com a Vogue Business, de 20 de setembro, ainda está em fase de desenvolvimento por pesquisadores do Facebook, o Fashion ++ que usa Inteligência Artificial para criar recomendações de como deixar o seu look mais estiloso.


Como a tecnologia ainda caminha a passos lentos em campos subjetivos como a moda, o Fashion++ ainda conta com a ajuda de humanos para avaliar suas sugestões.


A proposta é apresentar sugestões que vão além dos demais programas já criados, fazendo pequenos ajustes no look como abrir uma camisa, tirar ou colocar um cachecol ou ainda mudar a cor de uma blusa para tornar o look mais elegante.


Para ensinar ao algoritmo o que constitui um bom estilo, os pesquisadores usaram mais de 10.000 imagens de estilo de rua enviadas pelos usuários da Chictopia. O software pode identificar detalhes, incluindo silhueta, textura, forma, cor e padrão.


Os pesquisadores então criaram looks “fora de moda”, substituindo digitalmente uma peça de roupa pela roupa menos semelhante. Essas informações foram usadas para desenvolver um "classificador de moda" - uma escala que dá notas pelo nível de estilo.


Quando um usuário envia uma foto, o Fashion ++ propõe alterações que aumentariam sua pontuação. As sugestões são mostradas usando renderizações digitais extraídas do inventário de imagens de roupas do Facebook.


Para apoiar as recomendações do software, 300 funcionários da Amazon Mechanical Turk classificaram seus conselhos. Os pesquisadores dizem que os avaliadores não apenas concordaram com as recomendações do Fashion ++, mas também os acharam úteis e acionáveis.


Subjetividade x Criatividade

De um modo geral, a IA tem demorado a avançar em áreas subjetivas, como a moda, diz Devi Parikh, professor associado do Instituto de Tecnologia da Geórgia e pesquisador da FAIR. “A criatividade geralmente é um aspecto inato humano - é isso que nos torna inteligentes -, portanto, é um desafio técnico pensar em como podemos fazer com que as máquinas pensem da mesma maneira”, diz Parikh. "A moda é muito subjetiva, mas as máquinas podem levar a sementes de inspiração."


Para este projeto, não havia um banco de dados de imagens existente que definisse o mau gosto ou mostrasse melhorias Antes x Depois. “Teria sido um problema técnico mais fácil se tivéssemos exemplos em que alguém dissesse: 'É isso que você deve mudar.' Mas esses exemplos não existem ”, diz Parikh.


Embora os avaliadores pudessem concordar de maneira consistente sobre quais looks eram mais elegantes, eles costumavam ter dificuldade em expressar por que uma roupa estava mais elegante do que outra, diz a pesquisadora do Facebook e professora da Universidade do Texas em Austin Kristen Grauman, que supervisionou o projeto Fashion ++ .


Os robôs estão apenas começando a entender os elementos individuais de uma roupa, incluindo como é estilo pessoal e por que a estética pode ser classificada como "minimalista" ou "ousada".


Assistência Inclusiva

Projetos como esse darão vida à outros que terão com o objetivo assistir pessoas com deficiência visual ajudando em questões como “guarda-roupa cápsula”, avaliar itens no armário e efetuar compras no estoque de vários fornecedores, isso adaptado dos apps já existentes.


Nesse sentido, a tecnologia estará democratizando o uso criativo da moda, abrangendo um novo público consumidor incentivando-o a variar além de uma simples vestimenta diária. (Aí sim vi vantagem :D)


Dados, o Novo Petróleo

A frase “Dados são o novo petróleo”, em tradução livre para a original “Data is the new oil”, foi criada por Clive Humby, um matemático londrino especializado em ciência de dados. Essa expressão tem sido bastante citada no mercado e, executivos do mundo todo, a usam para defender a ideia de que os dados são tão valiosos quanto o petróleo – o que aponta que, em tese, quem souber fazer bom uso deles e aproveitar todo seu potencial, só tem a ganhar.


Mas a frase original de Humby não para por aí: “Data is the new oil. It’s valuable, but if unrefined it cannot really be used (…) so must data be broken down, analyzed for it to have value.” Basicamente, nessa afirmação, o cientista defende que, assim como o petróleo precisa ser refinado, dados precisam ser analisados. Aí entra todo o universo da Business Intelligence, onde, em plena Era da Economia Analítica, profissionais e empresas precisam, cada vez mais, serem alfabetizados em dados e falar de fato essa língua, para assim, conseguir usá-los em seu potencial máximo.


A importância dos dados deve apenas aumentar ao longo dos próximos anos. Um dos fatores para isso será a popularização da internet das coisas, impulsionada pela tecnologia 5G, a próxima geração de transferência de dados em dispositivos móveis. “O 3G nos deu a primeira conexão de verdade no celular. O 4G marcou a era do streaming. O 5G transformará os celulares nos nossos bolsos em supercomputadores. Isso é algo diferente de tudo que já vimos”, diz.


Dados x Privacidade

Serviços automatizados desse tipo abrem margem para uma distribuição de dados pessoais, como biométricos da face e corpo em 360º, voz e ainda acesso às imagens do interior da casa.


Dessa forma as empresas estão colhendo uma infinidade de dados que se tornarão novos serviços a serem vendidos no futuro e que gerarão novas rendas às custas de quem já pagou por eles.


A Vendedora dos Sonhos

Entrar no provador e receber a indicação das melhores peças para compor com o que você escolheu é o sonho de todo empresário e também de todo comprador.


Pensando em aprimorar a experiência de compra, a gigante chinesa do varejo Alibaba fez uma parceria com a marca americana Guess e criou provadores virtuais que ajudam a sugerir outras composições de looks.


A partir de um pequeno sensor nas roupas o sistema mostra na tela outras mercadorias na loja que combinam com o a peça que foi escolhida. Cabe à equipe de vendas apenas dar suporte ao atendimento.


A experiência pode fica ainda mais personalizada com o escaneamento do rosto da cliente que é aplicado no seu avatar. Isso torna as imagens mais reais.



Indo um passo além disso, muitas marcas já estão usando no varejo online o sistema da start-up indiana Vue.ai, que escaneia todo o corpo para mostrar o caimento real das no exato tipo físico do cliente.


Essa tecnologia é uma mão na roda e nos poupa aquele tempo precioso e cansativo entre tantas provas de roupas.

Avaliação

Dificilmente acredito que, em um prazo de 5 anos, mesmo com tanto aprendizado das máquinas, o styling será praticado com verdadeira qualidade. Ele seguirá sempre o modelo massificado de vestimenta.


Até agora a Inteligência Artificial está baseada no reconhecimento visual capaz de fornecer respostas rápidas e novas formas de acesso a produtos de moda. Então, para pessoas totalmente leigas que não conseguem variar suas compras ele realmente terá a sua utilidade.


Mas as sugestões apresentadas sempre gerarão uma indicação de compra, de uma peça que não está disponível naquele momento, somente após o prazo de entrega. Quando essa peça chegar, novos anseios estarão por vir, e por consequência isso levará a um consumismo desenfreado.


Além disso é importante lembrar que, se existe preocupação em manter privadas as informações pessoais, então os serviços online estão fora de cogitação.


Sugerir peças e acabamentos dentro dos hits estação e dentro de uma tendência mais popular requer um algoritmo mais fácil, mas quando trabalhamos em cima do estilo criativo ou dramático, por exemplo, que não seguem regrinhas, que sofrem bem menos modismos e que também necessitam de harmonia, esbarramos em outras variáveis criativas bem mais complexas.


Desde a Revolução Industrial, a promessa é que as máquinas viriam para diminuir a carga de trabalho. Mas com o tempo entendemos que o automático ficou por conta do maquinário e ainda assim nos vemos atolados com outras tarefas.


A Inteligência Artificial é eficiente para executar tarefa específica, se alimentada e “treinada” com a base de dados certa (treinar significa simplesmente um humano apontar para a máquina quando um resultado está correto).


Portanto, se as influências de street style são constantes, então esse "treinamento" de estilo deverá ser infinito, devendo ser abastecido diariamente.


Aposto na parceria da tecnologia com atendimento humanizado. Essa é a fórmula de sucesso ;)

Concluindo: Se a intenção é ter um guarda-roupa versátil, atemporal, que eventualmente inclua tendências interessantes ainda se faz necessário uma Avaliação por um profissional da área.


Para incluir "algo a mais" no visual, sem cair nos modismos e compor um estilo pessoal que realmente represente a personalidade e a necessidade da ocasião, o Consultor de Imagem ainda é o melhor caminho. O talento de traduzir em roupas uma personalidade e garimpar peças incríveis, não é para qualquer um ;)



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