#服装行业全年蒸发4000亿#服装行业全年蒸发4000亿 低迷期大概率会延续到明年( 二 )
拿什么拯救你？疫情后的
服装时尚业？
一夜之间 ， 大家仿佛都清心寡欲了起来 。
最近在群里分享点吃的用的 ， 偶尔还有人捧场 。 如果是首饰衣服 ， 先商业互吹一番“好看” ， 紧接着就是“去年买的衣服都穿过了吗”“工作都没了还买什么包”“别看了拼夕夕差一刀帮我砍一下”等的灵魂拷问……
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搁半年之前 ， 这么勤俭持家的场面都是不可能出现的 。 哪怕刚刚裸辞 ， 女人们也敢刷信用卡买下新款裙子 ， 美其名曰“换种姿态迎接新生活” 。
2020年疫情后的的普通人 ， 开始老老实实面对惨淡的生活 ， 将消费欲望降到最低 。 穿衣AI
——让大家找到了一种不花钱就可以得到的快乐 。
AI搭配师：逮不着耗子 ， 当不了好猫
用AI给消费者搭配服饰鞋帽、口红妆容等等 ， 从2017年AI浪潮兴起开始 ， 就被安排进了技术大厂的开发周期表 。
某猫上线了FashionAI ， 通过电商平台上的潮人搭配方案 ， 基于属性、颜色、风格、细节等维度 ， 可以为一款单品匹配到最适合的穿搭方式 。 官方说辞是 ， 1秒钟能为消费者提供与其相符的100套穿搭建议 。
某狗也奋勇争先 ， 成立时尚科技研究院用户只要将衣服放到Mirror+智能搭配产品前 ， 系统就会通过推荐算法找到合适的服装搭配 。
一些女性群体为主的电商平台 ， 也都相继成立过“搭配研究所”、搭配体验平台等等 ， 利用平台的大数据优势训练时尚分析模型 。
一时之间 ， 感觉整个电商服装行业都AI了起来 。
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时尚产业根基更为成熟的欧美 ， 自然更不会放过这个掘金的机会 。
电商巨头亚马逊 ， 就在CVPR 2020会议上推出了好几款AI穿衣模型 。 比如Outfit-VITON ， 就可以将多件衣服搭配在一起 ， 让消费者看到上身效果 。
如果用户看上了款式却没有相中颜色 ， 也可以直接查询“相同款式的粉色连衣裙” ， 系统就会帮助其找出相应的商品 。
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谷歌与德国电商Zalando合作 ， 基于TensorFlow打造一款时装设计产品Project Muze ， 用户告诉AI自己的性别、心情、兴趣爱好和喜欢的艺术类型等信息 ， 再在模特身上随便涂鸦几笔 ， Project Muse 就可以马上设计一款时装造型 。
如果对方是一位热爱古典音乐、心情有点儿迷茫 ， 并在模特身上画了三角形的女士 ， 它就设计出了一条斗篷式的绿色连衣裙 ， 外面还会覆盖一层有忧郁气质的棕色薄纱 。
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学术界的时尚嗅觉也出人意料 ， 不少高校研究人员用论文证明 ， 自己并不是“nerds”（书呆子） 。
2019年 ， UT 奥斯汀、康奈尔大学、乔治亚理工和 Facebook AI 研究中心联合发布了一款名为Fashon ++ 的模型 ， 基于深度生成网络 ， 让AI学习到时尚和不时尚两种图像 ， 深度网络就会生成出最适合的着装方式 。 “一键改衣” ， 让单品的时尚度瞬间up！
比如 ， 模型会建议去掉袖子、将下摆塞进去等操作 ， 让整个look看起来更有型 。 用来帮助人们进行服装设计与搭配指导 ， 自然也不在话下 。
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疫情期间大量服装企业的业绩都出现了大幅度萎缩 。 行业报告显示 ， 拉夏贝尔一季度亏损3.42亿元 ， 七匹狼一季度净利润同比暴跌145.89% ， 安踏全线品牌负增长 ， 美邦服饰一季度亏损2.19亿 ， 都市丽人预计上半年亏损超1.2亿……可以说是一片哀鸿 。
奢侈品牌也没能逃过 ， 路易威登LV的母公司LVMH集团第一季度营收减少15% ， 拥有古驰Gucci、圣罗兰YSL等品牌的开云集团营收减少15.4% ， 也纷纷放下身段试水电商、直播等新方式 。
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对于想要争夺增量的品牌来说 ， 让生产、设计、销售都能紧密贴合狭窄化的市场诉求 ， 与此同时 ， 不额外增加企业的成本 ， 就成为必须面对的难题 。
因此AI的出场 ， 也就变得至关重要 。
此前的一波“AI搭配”潮流 ， 主流品牌的旗舰门店都进行过“数字化改造” ， 比如安装了AI试衣镜、智慧摄像头等 。
在这一基础上 ， 进一步完成算法升级 ， 为门店打造精准的营销策略 ， 比如进店顾客的用户画像 ， 哪些衣服试穿率高 ， 哪些单品购买率高等等 ， 这些原本资深销售员才能够“意会”的机密交给AI来完成 ， 帮助缓慢恢复的线下门店负重前行 。
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